【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光学三维测量，尤其涉及一种基于轮廓三维扫描激光传感器的岩渣三维识别装置及方法。
技术介绍
1、在进行岩土工程、矿业工程、隧道工程等项目时都会产生大量的岩渣，岩渣的处理和分析是一个重要的环节，岩渣的识别和分析对于工程的安全和效率至关重要。然而，传统的岩渣识别方法主要依赖于人工观察和经验判断，存在主观性和不确定性，且效率低下。近年来，随着传感技术和机器学习的发展，研究人员开始探索利用这些先进的技术手段来实现岩渣的自动识别。
2、因此，提出一种基于轮廓三维扫描激光传感器的岩渣三维识别装置及方法，来解决现有技术存在的困难，是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种基于轮廓三维扫描激光传感器的岩渣三维识别装置及方法，通过结合轮廓三维扫描技术和机器学习算法，准确、快速地识别和分析岩渣，提高了相关领域的工程安全和效率。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种基于轮廓三维扫描激光传感器的岩渣三维识别装置，包括：第一补光灯、轮廓激光传感器、外部框架、传送带、传送带驱动电机、数据采集仪、滑轨、第二补光灯；
4、由传送带和设置于传送带内部的传送带驱动电机组成岩渣输送机构，岩渣输送机构设置于外部框架的底部，外部框架的顶部固定安装有第一补光灯、第二补光灯和滑轨；第一补光灯和第二补光灯分别位于滑轨两侧且照射于传送带上；滑轨上滑动安装有轮廓激光传感器；传送带上分布放置有岩渣，传送带输入侧内
5、上述的装置，可选的，还包括与数据采集仪电性连接的电脑，用于数据存储与处理。
6、一种基于轮廓三维扫描激光传感器的岩渣三维识别方法，应用上述任一项的一种基于轮廓三维扫描激光传感器的岩渣三维识别装置，包括以下步骤：
7、s1.确定轮廓激光传感器的安装位置，打开第一补光灯、第二补光灯，将岩渣放置于传送带输入侧，打开传送带驱动电机；
8、s2.当岩渣进入轮廓激光传感器感应范围时，利用数据采集仪采集岩渣的轮廓数据和传送带的移动速度数据，并将轮廓数据和移动速度数据存储至电脑；
9、s3.对岩渣的轮廓数据进行预处理，得到预处理后的岩渣；
10、s4.对预处理后的岩渣进行点云分割，得到分割后的岩渣；
11、s5.对分割后的岩渣进行几何特征提取，实现对岩渣的三维识别。
12、上述的方法，可选的，s1中确定轮廓激光传感器的安装位置的具体内容为：
13、s11.利用水平泡使外部框架的顶面和传送带的表面与水平面平行，确保轮廓激光传感器的发射光线能够完全覆盖传送带的宽度，轮廓激光传感器射出光线所组成的平面垂直于水平面且平行于x＝0空间平面；
14、s12.调整完毕后，通过螺丝将轮廓激光传感器进行固定。
15、上述的方法，可选的，s2中当岩渣进入轮廓激光传感器感应范围时，利用数据采集仪采集岩渣的轮廓数据和传送带的移动速度数据的具体内容为：
16、数据采集仪利用脉冲信号对轮廓激光传感器采集到的岩渣的轮廓数据和传送带驱动电机采集到的传送带的移动速度数据进行采集。
17、上述的方法，可选的，在s3对岩渣的轮廓数据进行预处理之前还包括对岩渣的轮廓数据点云坐标进行处理，具体内容为：
18、设传送带运行方向为x，传送带宽度方向为y，重力方向为z，设tk时刻采集到的轮廓数据lk中包含n个点，此时运行速度为vk，那么tk时刻的轮廓lk上第m个点云的坐标pkm(xkm,ykm,zkm)进行处理后为：
19、
20、其中，p'km为ti时刻第k条轮廓线lk上第m个点的坐标，i为第i条轮廓线li的下标索引值，vi为采集第i条轮廓线li时的瞬时速率，vi-1为采集第i-1条轮廓线li-1时的瞬时速率，ti为采集第i条轮廓线li时的时间，ti-1为采集第i-1条轮廓线li-1时的时间，k为第k条轮廓线lk的下标索引值。
21、上述的方法，可选的，s3中对岩渣的轮廓数据进行预处理，得到预处理后的岩渣的具体内容为：
22、对岩渣的轮廓数据进行裁剪、过滤、分块处理；
23、其中，对点云进行裁剪，保留向下垂直投影在传送带范围内的点，设裁剪后点云中的任一点记为p”km；
24、根据设定的阈值ts对裁剪后的点云过滤，若p”km有两个相邻点时，dis(p”km+1-p”km)≥ts并且dis(p”km-1-p”km)≥ts，则删除p”km；当p”km只有一个相邻点时，选择离p”km最近的两个点使用dis函数计算距离，若两点都大于ts，则删除p”km。
25、上述的方法，可选的，对点云进行分块，从第一个区块开始进行划分，设区块在x方向的宽度为w，按照以下步骤进行分块：
26、步骤一：计算区块第一条轮廓l1中所有点云在x方向的最小值x1min和最大值x1max；
27、步骤二：若x1max-x1min<w，则继续加入第二条轮廓l2，并计算其点云在x方向的最大值x2max，然后判断x2max-x1min≥w是否成立；
28、步骤三：重复步骤二直到ximax-x1min≥w，则当前区块为轮廓[l1,l2,...,li]组成的点云；
29、步骤四：将下一区块的第一个轮廓设为li+1；
30、步骤五：重复步骤一到步骤四，直至扫描结束。
31、上述的方法，可选的，s4中对预处理后的岩进行点云分割，得到分割后的岩渣的具体内容为：
32、s41.手动对各点云添加实例标签，再对点云数据进行缩放、平移标准化处理，处理后的数据组成数据集，将数据集随机划分为训练集和测试集；
33、s42.创建pointnet网络架构，pointnet网络架构包括输入层、t-net层、特征提取层、分割层和输出层；
34、s43.通过训练集训练pointnet网络架构，调整超参数进行pointnet网络架构优化，采用交叉熵损失函数评估pointnet网络架构性能，训练时达到收敛条件后停止训练，得到训练好的pointnet网络模型。
35、上述的方法，可选的，s5中对分割后的岩渣进行几何特征提取的具体内容为：
36、先采用遗传算法计算岩渣点云的最小包围盒，得到最小包围盒后，进行岩渣尺寸大小和表面积的几何特征提取。
37、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术提供了基于轮廓三维扫描激光传感器的岩渣三维识别装置及方法，具有以下有益效果：
38、(1)与传统的二维图像识别相比，通过使用激光传感器扫描岩渣的表面轮廓，能够快速、准确地获取岩渣表面的三维信息，能够提高岩渣识别的准确性和效率，更能反映岩渣的几何特征；
39、(2)采用机器学习识别对点云数据进行实例本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于轮廓三维扫描激光传感器的岩渣三维识别装置，其特征在于，包括：第一补光灯(1)、轮廓激光传感器(2)、外部框架(3)、传送带(4)、传送带驱动电机(6)、数据采集仪(7)、滑轨(8)、第二补光灯(9)；
2.根据权利要求1所述的一种基于轮廓三维扫描激光传感器的岩渣三维识别装置，其特征在于，
3.一种基于轮廓三维扫描激光传感器的岩渣三维识别方法，其特征在于，应用权利要求1-2任一项所述的一种基于轮廓三维扫描激光传感器的岩渣三维识别装置，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于轮廓三维扫描激光传感器的岩渣三维识别方法，其特征在于，
5.根据权利要求3所述的一种基于轮廓三维扫描激光传感器的岩渣三维识别方法，其特征在于，
6.根据权利要求3所述的一种基于轮廓三维扫描激光传感器的岩渣三维识别方法，其特征在于，
7.根据权利要求3所述的一种基于轮廓三维扫描激光传感器的岩渣三维识别方法，其特征在于，
8.根据权利要求7所述的一种基于轮廓三维扫描激光传感器的岩渣三维识别方法，其特征在于，
...【技术特征摘要】
1.一种基于轮廓三维扫描激光传感器的岩渣三维识别装置，其特征在于，包括：第一补光灯(1)、轮廓激光传感器(2)、外部框架(3)、传送带(4)、传送带驱动电机(6)、数据采集仪(7)、滑轨(8)、第二补光灯(9)；
2.根据权利要求1所述的一种基于轮廓三维扫描激光传感器的岩渣三维识别装置，其特征在于，
3.一种基于轮廓三维扫描激光传感器的岩渣三维识别方法，其特征在于，应用权利要求1-2任一项所述的一种基于轮廓三维扫描激光传感器的岩渣三维识别装置，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于轮廓三维扫描激光传感器的岩渣三维识别方法，其特征在于，
...【专利技术属性】
技术研发人员：李壮，何杰，张锟，靳晓光，孙宗波，李翰林，陈松林，王心雨，安龙飞，姚凡，尹华阔，李珂霖，黄勇，郑三郎，潘忠元，
申请(专利权)人：中铁十八局集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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