基于图像处理的集料颗粒特征参数研究

粗集料和细集料的特征参数是决定混合料性能的重要因素。传统测试方法由于试验仪器的限制,特征参数指标不易获得,数字图像处理技术的引入将直接快速地对集料特征参数进行采集分析。文中基于成像相关知识,采用基于LED背光源的图像采集平台对不同粒径范围的集料颗粒进行采集和定量分析,得到集料颗粒一次和二次特征参数与级配的相关性。结果表明,通过数字图像处理技术能够采集并分析集料颗粒特征参数,各特征参数与集料级配相关性较好,可为级配设计提供理论依据并表征混合料级配的粗糙程度。

基于图像处理的集料级配在线检测方法

为了严格控制连续式搅拌设备冷料供给系统级配精度,研究了一种基于图像处理的集料级配在线检测方法。通过在冷料仓皮带处设置集料颗粒采集平台,在集料跌落的过程中对部分集料取样并分析此时的级配情况。采用分水岭与Harris结合算法对粘连颗粒进行分割,并综合200张图片集料级配分布情况得到最终的合成级配。利用EDEM软件仿真得到在集料取样占比基本相同时,分料板在不同的皮带速度下应调节到的最佳取样距离。筛分试验与本文方法的对比结果表明:本文方法与筛分法检测的结果相关性达到了0.998,具有较好的检测效果。