(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210461094.7 (22)申请日 2022.04.28 (71)申请人 华北水利水电大 学 地址 450000 河南省郑州市金 水区北环路 36号 申请人 郑州三和水工 机械有限公司 　 河南三和水工 机械有限公司 　 河南三和水工新型建材机 械有限公 司 (72)发明人 袁胜　杜钰莹　上官林建　黄伟　 郭灿波　马军旭　刘明堂　胡旭峰　 汪璐　岳爽　李斌　 (74)专利代理 机构 成都其高专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 5124 4 专利代理师 廖曾(51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于AI智能机器视觉技术的骨料检测 分类方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于AI智能机器视觉技 术的骨料检测分类方法， 包括以下步骤： S1， 使用 高清摄像头拍摄骨料运输视频， 并通过5G网络进 行实时传输， 获得骨料图像； S2， 通过图像边缘 分 割处理方法进行对所述骨料图像处理， 提取边缘 特征； S3， 对处理后的骨料图像的骨料类别进行 手工标注； S4， 将标注后的骨料图像输入机器视 觉算法中， 进行训练， 进行特征提取， 输出为权重 文件； S5， 将训练好的权重放在检测系统里， 对骨 料进行检测识别。 通过使用摄像头通过5G网络实 时获取骨料图像， 应用计算机图像处理技术对视 频进行处理， 结合AI智能算法对不同种类骨料状 态图像进行检测和识别， 以解决现有骨料监测方 法操作复杂的问题， 同时也实现了实时性处理的 功能。 权利要求书1页 说明书9页 附图5页 CN 114882400 A 2022.08.09 CN 114882400 A 1.一种基于AI智能机器视 觉技术的骨料检测分类方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1， 使用高清摄 像头拍摄骨料运输 视频， 并通过5G网络进行实时传输， 获得骨料图像； S2， 通过图像边 缘分割处 理方法进行对所述骨料图像处 理， 提取边 缘特征； S3， 对处理后的骨料图像的骨料类别进行手工标注； S4， 将标注后的骨料图像输入机器视觉算法中， 进行训练， 进行特征提取， 输出为权重 文件； S5， 将训练好的权 重放在检测系统里， 对骨料进行检测识别。 2.根据权利要求1所述一种基于AI智能机器视觉技术的骨料检测分类方法， 其特征在 于， 在步骤S2中， 所述图像边 缘分割处 理方法， 具体包括以下步骤： A， 导入骨料图像， 将骨料图像进行 灰度化处 理， 然后再求梯度图； B， 在梯度图的基础上使用分水岭算法处 理图像， 求得分段图像的边 缘线； C， 使用图像开 运算， 去除图片中的小物体和影响目标的毛刺干扰； D， 进行粘连分割， 将粘连在一 起的物体分割出来。 3.根据权利要求1所述一种基于AI智能机器视觉技术的骨料检测分类方法， 其特征在 于， 在步骤S4中， 机器视 觉算法训练过程， 具体包括以下步骤： a， 对每个标注后的骨料图像均选取5个 检测区域； b， 对每个检测区域分别进行图像卷积， 提取图像特 征； c， 对图像进行 上采样处 理， 将卷积后的特 征图还原到图像中； d， 使用张量 拼接算法使图像特 征整体化； e， 输出到检测头， 检测头部分就是对图像进行分类， 通过概率函数判断出识别图像的 分类结果； f， 识别结果， 输出 该图像的检测结果。 4.根据权利要求3所述一种基于AI智能机器视觉技术的骨料检测分类方法， 其特征在 于， 在步骤a 中， 5个所述检测区域分别是骨料图像的中心点、 左上、 右上、 左下、 右下区域。 5.根据权利要求3所述一种基于AI智能机器视觉技术的骨料检测分类方法， 其特征在 于， 在步骤b中， 所述图像特 征包括骨料的边 缘特征、 颜色特 征和纹理特征。 6.根据权利要求3所述一种基于AI智能机器视觉技术的骨料检测分类方法， 其特征在 于， 在步骤c中， 图像上采样处理， 使得图像符合显示区域的大小， 采用内插值方法， 即在原 有图像像素的基础上在像素点之间采用合 适的插值 算法插入新的元 素。 7.根据权利要求2所述一种基于AI智能机器视觉技术的骨料检测分类方法， 其特征在 于， 在步骤C中， 采用修改梯度函数使得集水盆只响应想要探测的目标的处理方法， 对梯度 图像进行阈值处 理， 以减低因灰度的变化产生的过度分割。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114882400 A 2一种基于AI智能机 器视觉技术的骨料检测分类方 法 技术领域 [0001]本发明属于骨料检测技术领域， 尤其涉及一种基于AI智能机器视觉技术的骨料检 测分类方法。 背景技术 [0002]骨料是混凝土的重要组成部分， 砂石骨料分类问题是决定混凝土性能质量的重要 因素， 普通混凝土(简称为混凝土)是由水泥、 砂、 石和水组成的， 骨料一般占混凝土的70％ ～80％。 影响混凝土强度的因素很多， 主要 是水泥强度与水胶比的影响、 骨料级配及形状的 影响、 养护温度的影响、 养护周期的影响等等。 骨料加工系统是大型水利水电工程建设中主 要的辅助生产系统之一， 砂石骨料的质量提升对促进工程建设行业的良性发展具有重要意 义， 同时对提升工程质量、 优化工程造价也极其重要。 不同的砂石骨料对混凝土的性能有不 同的影响。 对于骨料的粒径粒形,现行规范中对粗骨料针片状颗粒的规定比较宽泛， 良好品 质的骨料则需具有规范的粒径粒形。 因此， 我们必须保证砂石骨料的质量要求， 合理选择原 材料， 这样才能保证混凝 土的质量。 因此找到合 适的骨料分类 检测方法尤为重要。 [0003]砂石骨料分类问题是解决混凝土原料配比的重要工作前提， 工作准备和运行中将 涉及到众多图像处理相关技术性问题。 混凝土原料中骨料种类多、 检测条件复杂、 检测距离 不一致， 天气原因、 光线变化以及干湿度变化、 距离变化等均会影响骨料检测效果。 其中寻 找骨料特征是其中一个重要问题， 需要寻找适合识别骨料类别的检测方法。 骨料检测传统 的方法一般有筛 分法、 粒径识别等， 但这些方法对图像识别和实时处理具有局限性， 费时费 力又难于解决实际问题， 不具有快捷、 准确和实时处理等要求， 无法全面推广应用。 近几年 来， 骨料检测识别技术已经开展了带有现代科技技术的方法， 比如应用卷积神经网络、 成像 法、 使用背光和高分辨率相 机测量和基于激光探测分析 的应用概况。 由于各种 方法技术都 有其自身应用条件和局限性， 任何单一的方法都不是万能的， 有时在实践中若仅以一种参 数作为解释的依据， 可能难以取得预期的效果， 因此， 实践中一般采用综合的骨料检测方法 来提高骨料检测的精度。 [0004]随着科学技术的发展， 骨料检测方法及其检测 设备都取得了长足的进步和发展， 骨料检测的技术水平不断提高。 但各种探测方法都有其自身的应用前提和局限性， 在实际 应用中， 目前大多 数方法都只是将仪器现代化， 方法本身并没有创新， 所以在骨料检测中采 用单一的方法有时很难取得较好的效果。 因此， 在骨料检测的应用中， 科技人员应根据骨料 图像特征和机器视 觉技术结合， 选择合理的骨料检测组合方法。 [0005]目前， 混凝土制作工程中尚无针对骨料检测的专项实时监测 设计方案。 在工程施 工中， 一般安装了高清工业监控设备， 可对骨料运输车辆的位置、 卸料状态进 行监控。 然而， 现有的监测设备一般分布在运输车辆上端， 只能够监控， 不能对图像进行识别和处理； 另 外， 监控数据获取后， 也仅仅需要工作人员人眼判断骨料类别， 没有进 行更有效地处理和分 析。 [0006]基于现有技术中存在的不足， 本 发明提供了一种基于AI智能机器视觉技术的骨料说　明　书 1/9 页 3 CN 114882400 A 3