【技术实现步骤摘要】
本申请涉及露天矿，特别涉及一种基于图像分割的露天煤矿爆堆块度判断方法及系统。
技术介绍
1、爆破环节是露天煤矿生产过程中的关键环节，爆破优劣直接影响到后续采装运输环节的安全性及生产效益。岩石飞溅距离、爆堆形态、炸药单耗、松散系数、岩石块度、振动速度等均可作为评价爆破质量的依据，进而指导优化爆破参数设计。其中，爆堆岩石块度被视为评价爆破质量的重要指标，若爆堆岩石块度过大，卡车运输环节较多岩石之间的间隙未被填充利用，从而降低采装运输效率；反之，岩石块度过小则意味着爆破使用炸药量过大，不仅增加了爆破成本，还容易产生粉尘引发环保问题。理想的爆堆应该是不同粒径岩块有合理级配，使得粒径小的岩块和粒径大的岩块达到合理的占比，这样不仅节约爆破成本，还可以在卡车运输过程中利用小粒径岩石填补大块岩石之间的间隙，从而提高运输效率，产生更高的经济效益。
2、因此，露天煤矿爆堆岩石块度判断的研究对于评价爆破效果、优化露天煤矿爆破设计、降低露天煤矿生产成本以及满足环保要求等方面具有重要意义。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种基于图像分割的露天煤矿爆堆块度判断方法及系统，以解决或缓解上述现有技术中存在的问题。
2、为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
3、本申请提供一种基于图像分割的露天煤矿爆堆块度判断方法，包括：对露天煤矿中的爆堆区域进行爆堆图像采集，得到第一图像；将所述第一图像转化为灰度图像，得到第二图像，并对所述第二图像进行去尘处理，得到第三图像；基于最
4、可选地，对露天煤矿中的爆堆区域进行爆堆图像采集，得到第一图像，包括：在所述露天煤矿进行爆堆作业前，在预估爆堆区域的四角分别布设多个像控点；通过无人机对所述露天煤矿的所述爆堆区域内的爆堆岩块进行爆堆图像采集，得到所述第一图像，其中，所述第一图像中包含多个所述像控点，且每个所述像控点距离所述第一图像的边缘不小于150像素。
5、可选地，将所述第一图像转化为灰度图像，得到第二图像，并对所述第二图像进行去尘处理，得到第三图像，包括：按照公式：y＝0.299r+0.587g+0.114b，将所述第一图像转化为灰度图像，得到所述第二图像，其中，y表示所述第二图像的灰度值；r、g、b分别表示所述第一图像中红、绿、蓝三颜色通道的值；基于直方图均衡化方法，对所述第二图像进行去尘操作，得到所述第三图像。
6、可选地，基于直方图均衡化方法，对所述第二图像进行去尘操作，得到所述第三图像，包括：获取所述第二图像的灰度直方图；基于所述灰度直方图，确定所述第二图像中每个灰度级的概率累加值；按照公式：
7、ss(k)＝int(max(pix)-min(pix))×s(k)+0.5，对所述第二图像进行去尘操作，得到所述第三图像，其中，ss(k)表示所述第二图像中第k个灰度级进行均衡化操作后在所述第三图像中的新灰度级，pix表示第二图像中的灰度值，max(pix)、min(pix)分别表示所述第二图像中所有像素的最大灰度值和最小灰度值；s(k)表示所述第二图像中第k个灰度级的所述概率累加值，k∈(0～n)，n＝255，k为整数。
8、可选地，基于所述灰度直方图，确定所述第二图像中每个灰度级的概率累加值，包括：按照公式：
9、
10、确定所述第二图像对应的所述灰度直方图中灰度级j的像素概率p(j)，其中，nj表示所述第二图像中灰度级j的像素数，n表示所述第二图像中的总像素数，j∈(0～n)，n＝255，j、n均为整数；按照公式：
11、
12、计算所述第二图像对应的所述灰度直方图中第k个灰度级的所述概率累加值s(k)，k∈(0～n)，k为正整数。
13、可选地，基于最大类间差分法，对所述第三图像进行分割，得到第四图像，包括：获取所述第三图像中0到255每个灰度级中的像素个数，并得到各灰度级在所述第三图像中的占比；将所述第三图像从0到255每个灰度级分别划分为两类灰度级；按照公式：
14、
15、分别计算所述第三图像从0到255每个灰度级所划分的两类灰度级间的最大类间方差σ2，其中，p1、p2分别为第i个灰度级对应分成的两类灰度级的像素概率；m1、m2分别为第i个灰度级对应分成的两类灰度级的像素均值；mg为所述第三图像的全局像素均值，i为整数；按照最大的所述最大类间方差对应的灰度级，对所述第三图像进行分割，得到所述第四图像。
16、可选地，根据所述第四图像的连通区域进行粒径划分，确定所述露天煤矿的爆堆岩石粒径，包括：将所述第四图像的所述连通区域进行拟合，得到包含所述第四图像的所述连通区域中所有像素的最小拟合椭圆，其中，所述最小拟合椭圆的长轴为所述第四图像的所述连通区域形成的爆堆岩石的最大的爆堆岩石粒径。
17、可选地，计算所述露天煤矿的所述爆堆岩石粒径的数量，在预设的爆堆岩石块度区间的总数量中的占比，得到所述露天煤矿的爆堆岩石块度分布百分比，包括：根据所述露天煤矿的极限爆堆岩石粒径，基于等距划分原则，确定所述露天煤矿的所述爆堆岩石块度区间，其中，所述极限爆堆岩石粒径为最大的爆堆岩石粒径或者最小的爆堆岩石粒径；基于所述爆堆岩石块度区间，根据所述爆堆岩石的最大粒径的数量，将所述露天煤矿的爆堆岩石进行划分，计算所述露天煤矿的所述爆堆岩石粒径的数量，在预设的爆堆岩石块度区间的总数量中的占比，得到所述露天煤矿的爆堆岩石块度分布百分比。
18、可选地，在根据所述露天煤矿的极限爆堆岩石粒径，基于等距划分原则，确定所述露天煤矿的所述爆堆岩石块度区间之前，所述方法还包括：按照公式：确定所述露天煤矿的所述极限爆堆岩石粒径，其中，l超限表示所述露天煤矿的所述极限爆堆岩石粒径，v表示所述露天煤矿的采掘设备铲斗的极限采装容积，其中，所述极限采装容积为最大采装容积或者最小采装容积。
19、本申请实施例还提供一种基于图像分割的露天煤矿爆堆块度判断系统，包括：图像采集单元，用于对露天煤矿中的爆堆区域进行爆堆图像采集，得到第一图像；图像预处理单元，用于将所述第一图像转化为灰度图像，得到第二图像，并对所述第二图像进行去尘处理，得到第三图像；图像分割单元，用于基于最大类间差分法，对所述第三图像进行分割，得到第四图像；爆堆粒径单元，用于根据所述第四图像的连通区域进行粒径划分，确定所述露天煤矿的爆堆岩石粒径，其中，所述连通区域为具有相同像素值并且位置相邻的像素组成的区域；爆堆块度分布单元，用于计算所述露天煤矿的所述爆堆岩石粒径的数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于图像分割的露天煤矿爆堆块度判断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像分割的露天煤矿爆堆块度判断方法，其特征在于，对露天煤矿中的爆堆区域进行爆堆图像采集，得到第一图像，包括：
3.根据权利要求1所述的基于图像分割的露天煤矿爆堆块度判断方法，其特征在于，将所述第一图像转化为灰度图像，得到第二图像，并对所述第二图像进行去尘处理，得到第三图像，包括：
4.根据权利要求3所述的基于图像分割的露天煤矿爆堆块度判断方法，其特征在于，基于直方图均衡化方法，对所述第二图像进行去尘操作，得到所述第三图像，包括：
5.根据权利要求4所述的基于图像分割的露天煤矿爆堆块度判断方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的基于图像分割的露天煤矿爆堆块度判断方法，其特征在于，基于最大类间差分法，对所述第三图像进行分割，得到第四图像，包括：
7.根据权利要求1所述的基于图像分割的露天煤矿爆堆块度判断方法，其特征在于，根据所述第四图像的连通区域进行粒径划分，确定所述露天煤矿的爆堆岩石粒径，包括：
8.
9.根据权利要求8所述的基于图像分割的露天煤矿爆堆块度判断方法，其特征在于，在根据所述露天煤矿的极限爆堆岩石粒径，基于等距划分原则，确定所述露天煤矿的所述爆堆岩石块度区间之前，所述方法还包括：
10.一种基于图像分割的露天煤矿爆堆块度判断系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于图像分割的露天煤矿爆堆块度判断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像分割的露天煤矿爆堆块度判断方法，其特征在于，对露天煤矿中的爆堆区域进行爆堆图像采集，得到第一图像，包括：
3.根据权利要求1所述的基于图像分割的露天煤矿爆堆块度判断方法，其特征在于，将所述第一图像转化为灰度图像，得到第二图像，并对所述第二图像进行去尘处理，得到第三图像，包括：
4.根据权利要求3所述的基于图像分割的露天煤矿爆堆块度判断方法，其特征在于，基于直方图均衡化方法，对所述第二图像进行去尘操作，得到所述第三图像，包括：
5.根据权利要求4所述的基于图像分割的露天煤矿爆堆块度判断方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的基于图像分割的露天煤矿爆堆块度判断方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩勇，胡德昊，张治军，王妍，孙健东，谢世坤，孙欣武，邢丹，邢朝博，
申请(专利权)人：国家能源集团新疆能源有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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