基于分水岭算法的颗粒物粒径分析方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及的基于分水岭算法的颗粒物粒径分析方法、装置和存储介质，其中，该基于分水岭算法的颗粒物粒径分析方法包括：获取带预设参照物的颗粒物图像；对带预设参照物的颗粒物图像进行预处理和距离变换，得到第一标记图像；将第一标记图像中的像素点作为初始标记，基于初始标记，利用基于标记的分水岭分割算法处理颗粒物图像，得到与颗粒物图像对应的第一分割图像；根据预设参照物的实际面积与预设参照物在第一分割图像中的像素面积的比例，计算得到颗粒物的横截面积，进而得到颗粒物的等效粒径数据。通过本申请，解决了相关技术中对颗粒物粒径分析时效性较低、准确率不高的问题，实现了灵活快速且精准的颗粒物粒径分析的有益效果。益效果。益效果。

【技术实现步骤摘要】
基于分水岭算法的颗粒物粒径分析方法、装置和存储介质


[0001]本申请涉及粒径分析
，特别是涉及基于分水岭算法的颗粒物粒径分析方法、装置和存储介质。

技术介绍

[0002]颗粒物的粒径分析应用非常广泛，包括土壤颗粒大小分布分析、河流海域沉积物分析、各种颗粒材料的分析等等，例如，作为建筑材料的沙子不同粒径的有不同的用途，严格控制水泥、砂石、水的比例和沙子粒径大小，能够提高混凝土的品质。
[0003]目前在颗粒物的粒径分析方面主要采用三种技术。第一种为筛分法，其耗费时间较长，时效性较差，无法快速分析颗粒物的粒径；筛分过程中颗粒物会有损耗，导致经济效益有所下降；部分颗粒物由于水分或摩擦生电而粘合在一起，导致颗粒物总体粒径偏大。第二种为沉降法，可分为密度计法和移液管法，沉降法主要针对粒径小于0.075mm的粒土，使用面较窄；沉降耗费时间较长，时效性不高，且检验涉及水，会对后期分析水沙比造成干扰；第三种为激光粒度仪法，虽然准确率较高，但仪器成本昂贵，且操作复杂；同时还需要消耗大量的人力搬运颗粒物到激光粒度仪所在场所进行颗粒物分析，灵活性较差，整体时效性也会降低。
[0004]目前针对相关技术中对颗粒物粒径分析时效性较低、准确率不高的问题，尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种基于分水岭算法的颗粒物粒径分析方法、装置和存储介质，以至少解决相关技术中对颗粒物粒径分析时效性较低、准确率不高的问题。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种基于分水岭算法的颗粒物粒径分析方法，包括：获取带预设参照物的颗粒物图像；对所述带预设参照物的颗粒物图像进行预处理和距离变换，得到第一标记图像；将所述第一标记图像中的像素点作为初始标记，基于所述初始标记，利用基于标记的分水岭分割算法处理所述颗粒物图像，得到与所述颗粒物图像对应的第一分割图像；根据所述预设参照物的实际面积与所述预设参照物在所述第一分割图像中的像素面积的比例，计算得到颗粒物的横截面积，并基于所述颗粒物的横截面积计算得到所述颗粒物的等效粒径数据。
[0007]第二方面，本申请实施例提供了一种基于分水岭算法的颗粒物粒径分析装置，包括：
[0008]获取模块，用于获取带预设参照物的颗粒物图像。
[0009]处理模块，用于对所述带预设参照物的颗粒物图像进行预处理和距离变换，得到第一标记图像。
[0010]分割模块，用于将所述第一标记图像中的像素点作为初始标记，基于所述初始标记，利用基于标记的分水岭分割算法处理所述颗粒物图像，得到与所述颗粒物图像对应的
第一分割图像。
[0011]分析模块，用于根据所述预设参照物的实际面积与所述预设参照物在所述第一分割图像中的像素面积的比例，计算得到颗粒物的横截面积，并基于所述颗粒物的横截面积计算得到所述颗粒物的等效粒径数据。
[0012]第三方面，本申请实施例提供了一种电子装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的基于分水岭算法的颗粒物粒径分析方法。
[0013]第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的基于分水岭算法的颗粒物粒径分析方法。
[0014]相比于相关技术，本申请实施例提供的基于分水岭算法的颗粒物粒径分析方法、装置和存储介质，通过获取带预设参照物的颗粒物图像；对所述带预设参照物的颗粒物图像进行预处理和距离变换，得到第一标记图像；将所述第一标记图像中的像素点作为初始标记，基于所述初始标记，利用基于标记的分水岭分割算法处理所述颗粒物图像，得到与所述颗粒物图像对应的第一分割图像；根据所述预设参照物的实际面积与所述预设参照物在所述第一分割图像中的像素面积的比例，计算得到颗粒物的横截面积，并基于所述颗粒物的横截面积计算得到所述颗粒物的等效粒径数据；解决了相关技术中对颗粒物粒径分析时效性较低、准确率不高的问题，实现了灵活快速且精准的颗粒物粒径分析的有益效果。
[0015]本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
[0016]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0017]图1是根据本申请实施例的基于分水岭算法的颗粒物粒径分析方法的终端的硬件结构框图；
[0018]图2是根据本申请实施例的基于分水岭算法的颗粒物粒径分析方法的流程图；
[0019]图3是根据本申请优选实施例的基于分水岭算法的颗粒物粒径分析方法的流程图；
[0020]图4是根据本申请优选实施例的基于分水岭算法的颗粒物粒径分析方法的用户界面展示图；
[0021]图5是根据本申请实施例的基于分水岭算法的颗粒物粒径分析装置的结构框图。
具体实施方式
[0022]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的
技术实现思路
的基础上进行的一些设计，制造
或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。
[0023]在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
[0024]除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属
内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指大于或者等于两个。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于分水岭算法的颗粒物粒径分析方法，其特征在于，包括：获取带预设参照物的颗粒物图像；对所述带预设参照物的颗粒物图像进行预处理和距离变换，得到第一标记图像；将所述第一标记图像中的像素点作为初始标记，基于所述初始标记，利用基于标记的分水岭分割算法处理所述颗粒物图像，得到与所述颗粒物图像对应的第一分割图像；根据所述预设参照物的实际面积与所述预设参照物在所述第一分割图像中的像素面积的比例，计算得到颗粒物的横截面积，并基于所述颗粒物的横截面积计算得到所述颗粒物的等效粒径数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述带预设参照物的颗粒物图像进行预处理和距离变换，得到第一标记图像，包括：对所述带预设参照物的颗粒物图像进行预处理，得到第一处理图像；对所述第一处理图像进行距离变换，得到第二处理图像，其中，所述距离变换包括欧氏距离变换；将所述第二处理图像进行腐蚀处理，得到第三处理图像；将所述第三处理图像进行二值化处理，得到所述第一标记图像，其中，所述二值化包括三角法图像二值化。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述带预设参照物的颗粒物图像进行预处理，得到第一处理图像，包括：将所述带预设参照物的颗粒物图像进行锐化处理，得到第一颗粒物图像，其中，所述锐化处理包括拉普拉斯锐化；对所述第一颗粒物图像进行灰度化处理，得到第二颗粒物图像；将所述第二颗粒物图像进行二值化处理，得到第三颗粒物图像，其中，所述二值化包括三角法图像二值化；对所述第三颗粒物图像进行中值滤波降噪处理，得到所述第一处理图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用基于标记的分水岭分割算法处理所述颗粒物图像，得到与所述颗粒物图像对应的第一分割图像，包括：基于最小覆盖算法对所述第一标记图像进行平滑处理；将所述平滑处理后的第一标记图像中的像素点作为初始标记，基于所述初始标记，利用基于标记的分水岭分割算法处理所述颗粒物图像，得到第二分割图像；对所述第二分割图像进行图像后处理，得到与所述颗粒物图像对应的第一分割图像，其中，所述图像后处理包括阈值调整、孔洞填充。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓翔，邝兆祺，何子炎，任苗苗，屈挺，万明，
申请(专利权)人：暨南大学，
类型：发明
国别省市：