CN112504160A - 混凝土用粗骨料的圆度测定仪以及检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了混凝土用粗骨料的圆度测定仪以及检测方法,圆度测定仪包括:样品放置台、摄像头、数据处理模块、显示模块;所述样品放置台用于放置混凝土样品;所述摄像头设于所述样品放置台上方,用于对所述混凝土样品进行拍照,得到混凝土样品的平面图,将平面图发送至数据处理模块;所述数据处理模块,通过所述平面图得到混凝土样品投影轮廓的周长和混凝土样品的投影面积,并计算得到混凝土样品的圆度,将计算结果发送至所述显示模块;所述显示模块用于将数据处理模块计算得到的混凝土样品的圆度进行显示。本发明能够准确地检测出骨料的圆形度,弥补了我国关于骨料粒形方面的技术检测的空白。
Description
技术领域
本发明涉及材料检测设备领域,主要涉及混凝土用粗骨料的圆度测定仪以及检测方法。
背景技术
随着我国土木工程量的不断增大,混凝土用量每年增加,尤其是泵送混凝土,具有施工方便快捷的优点,在房建领域应用尤为广泛。为了提高混凝土工作性、流动性,粗骨料作为混凝土中用量最大的原材料,其级配与粒形尤为关键。根据现有的国家标准,缺乏粗集料粒形方面的技术检测,尤其是圆形度。如果骨料的圆形度较高,颗粒之间滚动的阻力减小,将越利于混凝土流动性的提高。反之,如果骨料的圆形度较低,颗粒之间容易产生扰动,混凝土整体的流动性将降低。所以混凝土的流动性与各级配粗骨料的圆度有较大关系,因此需要提供混凝土用粗骨料的圆度测定仪以及检测方法。
发明内容
本发明目的就是提供混凝土用粗骨料的圆度测定仪以及检测方法,通过对混凝土中粗骨料圆度的检测,能够准确地检测出骨料的圆形度,进而检测出粗骨料之间滚动的阻力,利于混凝土流动性的提高,从而能够准确判断混凝土的流动性,弥补了我国关于骨料粒形方面的技术检测的空白。
本发明提供混凝土用粗骨料的圆度测定仪,包括:
样品放置台、摄像头、数据处理模块、显示模块;
所述样品放置台用于放置混凝土样品;
所述摄像头设置于所述样品放置台上方,用于对所述混凝土样品进行拍照,得到所述混凝土样品的平面图,将所述混凝土样品的平面图发送至所述数据处理模块;
所述数据处理模块,通过所述混凝土样品的平面图得到所述混凝土样品投影轮廓的周长和投影面积,并计算得到所述混凝土样品的圆度,将所述混凝土样品的圆度发送至所述显示模块;
所述显示模块用于显示所述混凝土样品的圆度;
优选的,所述混凝土样品为圆度4.75mm以上的粗骨料样品,所述混凝土样品包括:水泥混凝土、沥青混凝土、水泥稳定碎石混凝土;
优选的,具体检测方法包括以下步骤:
S1:将待检测的粗骨料样品冲洗干净,去除表面杂质;
S2:烘干所述洗净的粗骨料样品至恒重获得待检测的粗骨料样品;
S3:将所述待检测的粗骨料样品放置在所述样品放置台,采集所述待检测的粗骨料样品的平面图,并通过所述数据处理模块对所述平面图进行数据处理,得到粗骨料样品的周长和面积;
S4:基于所述数据处理模块,通过得到的所述粗骨料样品的周长和面积计算得到粗骨料样品的圆度;
优选的,对所述平面图进行数据处理包括如下步骤:
S3-1、对所述平面图进行灰度处理,得到灰度图;
S3-2、对所述灰度图进行二值处理,得到二值图像;
S3-3、对所述二值图像进行高斯滤波处理,得到平滑图像;
S3-4、对所述平滑图像进行边缘检测,得到边缘检测图;
S3-5、对所述边缘检测图进行膨胀处理,确定膨胀处理过程中的邻域的形状并进行边缘连接得到最大轮廓图,并对所述最大轮廓图进行标注;
S3-6、针对标注后的所述最大轮廓图像通过所述数据处理模块计算轮廓的面积及周长;
优选的,所述S3-1步骤为:
提取所述平面图的RGB三通道像素值,对所述RGB三通道像素值取平均值得到所述灰度图;
优选的,所述步骤S3-2中二值处理的过程为:
对所述灰度图基于灰色阈值graythresh函数选取灰度阈值,读取所述灰度图数据,得到所述灰度图像素点灰度值,根据所述灰度阈值得到像素的二值,对像素点颜色分量进行重新赋值,得到二值图像;
优选的,所述S3-3中高斯滤波处理具体步骤如下:
所述高斯滤波处理对所述二值图像进行加权平均,用离散化窗口滑窗卷积扫描所述二值图像中的每一个像素,所述像素包括卷积中心像素点,通过卷积确定所述邻域内像素的加权平均灰度值,通过所述加权平均灰度值替代所述卷积中心像素点的值,得到所述平滑图像;
优选的,所述S3-4中边缘检测具体步骤如下:
基于零交叉的方法找到所述平滑图像的二阶导数的零交叉点,根据所述零交叉点定位所述平滑图像的边缘,得到所述边缘检测图。
本发明公开了以下技术效果:本发明所提供的混凝土用粗骨料的圆度测定仪能够准确地检测出混凝土中粗骨料的圆度,提高了粗集料粒形方面的技术检测,尤其是混凝土骨料方面的技术控制能力;通过对混凝土中粗骨料的圆度的检测,能够进一步检测出粗骨料之间滚动的阻力,通过减小粗骨料之间的滚动阻力,利于混凝土流动性的提高,从而能够准确判断混凝土的流动性,弥补了我国关于骨料粒形方面的技术检测的空白。
附图说明
图1是本发明混凝土用粗骨料的圆度测定仪立体图;
图2是本发明中粗骨料面积周长视图;
图3是本发明中二值化流程示意图;
图4本发明混凝土用粗骨料的圆度检测实现过程效果流程示意图;其中图4(a)为原始图像;图4(b)为灰度效果图;图4(c)为高斯滤波效果图;图4(d)为边缘检测效果图;图4(e)为膨胀处理效果图;图4(f)为最大轮廓标记效果图。
具体实施方式
下面将结合本实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
参照图1-2所示,本发明提供混凝土用粗骨料的圆度测定仪,包括:样品放置台、摄像头、数据处理模块、显示模块;
将样品放置于样品放置台上,所述样品为混凝土样品,所述混凝土样品为圆度4.75mm以上的粗骨料样品,包括:
水泥混凝土、沥青混凝土、水泥稳定碎石混凝土;
样品放置台采用白色背景且不反光,通过所述摄像头拍照得到混凝土样品的平面图,所述混凝土样品的平面图经过数据处理模块,得到混凝土样品投影轮廓周长和混凝土样品投影面积,所述数据处理模块根据混凝土样品投影轮廓周长和混凝土样品投影面积计算得到混凝土样品的圆度,将数据处理模块计算得到混凝土样品的圆度发送至显示模块进行显示;
参照图3-4所示,本发明提供的混凝土用粗骨料的圆度检测方法包括以下步骤:
S1:将待检测的粗骨料样品用水洗净,去除表面杂质,冲洗所用水的水质无要求;
S2:将洗净的样品放入烘箱中烘干,将烘箱温度设置为105℃,使待检测的粗骨料样品烘干至恒重;
S3:将烘干的粗骨料样品放置在样品放置台,采集待检测的粗骨料样品的平面图,并通过所述数据处理模块对所述平面图进行数据处理,得到粗骨料样品的周长和面积,其中,所采集待检测的粗骨料样品的平面图为彩色图,对彩色平面图进行数据处理的步骤如下:
S3-1、对所述平面图基于RGB模型进行灰度处理,将所采集待检测的粗骨料样品的平面图的RGB三通道像素值取平均得到灰度图,本实施例中,所述灰度图的数据类型为双精度数据类型(double);
S3-2、对所述灰度图通过灰色阈值graythresh函数进行二值处理,选择一个阈值T,将原始图像变换为二值图像,采用点的全局阈值方法,对灰度图基于点的全局阈值方法选取灰度阈值,读取灰度图数据,得到灰度图像素点灰度值,根据灰度阈值得到像素的二值,对像素点颜色分量进行重新赋值得到二值图像;
S3-3、对二值图像进行高斯滤波处理,所述高斯滤波处理对二值图像进行加权平均,根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器,用离散化窗口滑窗卷积扫描图像中的每一个像素,移动相关核的中心元素,使它位于输入图像待处理像素的正上方;将输入二值图像的像素值作为权重,乘以相关核;将上面各步得到的结果相加作为输出,得到所述平滑图像。
S3-4、采用Canny边缘检测算法对高斯滤波处理后的平滑图像进行边缘检测,进行边缘检测必须满足两个条件:一是能有效地抑制噪声,二是必须尽量精确确定边缘的位置,基于零交叉的方法找到平滑图像的的二阶导数的零交叉点来定位边缘,得到边缘检测图;
S3-5、对边缘检测图采用特定的结构元素进行膨胀处理,特殊领域运算形式为结构元素(SturctureElement),在每个像素位置上与二值图像对应的区域进行特定的逻辑运算,运算结构输出图像的相应像素,运算效果取决于结构元素大小内容以及逻辑运算性质,确定膨胀操作过程中的邻域的形状,各点像素值将被替换为对应邻域上的最大值,每个通道独立处理,并对单个通道执行多次递归操作;
S3-6、基于边缘连接结果获取最大轮廓并标注;
采用Canny边缘检测算法通常都是从高斯模糊开始,到基于双阈值实现边缘连接结束,考虑到输入图像都是彩色图像,最终边缘连接之后的图像要二值化输出显示,所以完整的Canny边缘检测算法实现步骤如下:
(1)彩色图像转换为灰度图像:
gray=R*0.299+G*0.587+B*0.114
(2)对图像进行高斯模糊;
(3)计算图像梯度,根据梯度计算图像边缘幅值与角度求每个点x,y两个方向的梯度,这个地方是按照Sobel滤波器的方式根据x、y两个方向的梯度求幅值与角度;
(4)非最大信号压制处理(边缘细化):
算出的角度是[-π/2,π/2],加上π/2变成0到π的范围,然后把角度分成4个区域,每个点得到角度之后,根据自身的角度比较中心像素角度上相邻两个像素,如果中心像素小于其中任意一个,则舍弃该边缘像素点,否则保留;
(5)双阈值边缘连接处理双阈值选择与边缘连接方法通过假设两个阈值其中一个为高阈值TH另外一个为低阈值TL则有
a.对于任意边缘像素低于TL的则丢弃;
b.对于任意边缘像素高于TH的则保留;
c.对于任意边缘像素值在TL与TH之间的,如果能通过边缘连接到一个像素大于TH而且边缘所有像素大于最小阈值TL的则保留,否则丢弃;
(6)二值化图像输出结果,获取最大轮廓;
S3-7、通过最大轮廓图像计算轮廓的面积及周长;
S4:基于粗骨料样品的周长和面积,计算得到粗骨料样品的圆度,圆度计算公式为:
其中L为粗骨料颗粒投影轮廓周长,A为粗骨料颗粒投影面积,σ为粗骨料颗粒的圆度。
以上所述的实施例仅是对本发明的优选方式进行描述,并非对本发明的范围进行限定,在不脱离本发明设计精神的前提下,本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进,均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
Claims (8)
1.混凝土用粗骨料的圆度测定仪,特征在于,包括:
样品放置台、摄像头、数据处理模块、显示模块;
所述样品放置台用于放置混凝土样品;
所述摄像头设置于所述样品放置台上方,用于对所述混凝土样品进行拍照,得到所述混凝土样品的平面图,将所述混凝土样品的平面图发送至所述数据处理模块;
所述数据处理模块,通过所述混凝土样品的平面图得到所述混凝土样品投影轮廓的周长和投影面积,并计算得到所述混凝土样品的圆度,将所述混凝土样品的圆度发送至所述显示模块;
所述显示模块用于显示所述混凝土样品的圆度。
2.根据权利要求1所述混凝土用粗骨料的圆度测定仪,其特征在于,所述混凝土样品为圆度4.75mm以上的粗骨料样品,所述混凝土样品包括:水泥混凝土、沥青混凝土、水泥稳定碎石混凝土。
3.根据权利要1所述的混凝土用粗骨料的圆度检测方法,其特征在于,具体检测方法包括以下步骤:
S1:将待检测的粗骨料样品冲洗干净,去除表面杂质;
S2:烘干所述洗净的粗骨料样品至恒重获得待检测的粗骨料样品;
S3:将所述待检测的粗骨料样品放置在所述样品放置台,采集所述待检测的粗骨料样品的平面图,并通过所述数据处理模块对所述平面图进行数据处理,得到粗骨料样品的周长和面积;
S4:基于所述数据处理模块,通过得到的所述粗骨料样品的周长和面积计算得到粗骨料样品的圆度。
4.根据权利要求3所述混凝土用粗骨料的圆度检测方法,其特征在于,所述步骤S3中,对所述平面图进行数据处理包括如下步骤:
S3-1、对所述平面图进行灰度处理,得到灰度图;
S3-2、对所述灰度图进行二值处理,得到二值图像;
S3-3、对所述二值图像进行高斯滤波处理,得到平滑图像;
S3-4、对所述平滑图像进行边缘检测,得到边缘检测图;
S3-5、对所述边缘检测图进行膨胀处理,确定膨胀处理过程中的邻域的形状并进行边缘连接得到最大轮廓图,并对所述最大轮廓图进行标注;
S3-6、针对标注后的所述最大轮廓图像通过所述数据处理模块计算轮廓的面积及周长。
5.根据权利要求4所述混凝土用粗骨料的圆度检测方法,其特征在于,所述S3-1步骤为:
提取所述平面图的RGB三通道像素值,对所述RGB三通道像素值取平均值得到所述灰度图。
6.根据权利要求4所述混凝土用粗骨料的圆度检测方法,其特征在于,所述步骤S3-2中二值处理的过程为:
对所述灰度图基于灰色阈值graythresh函数选取灰度阈值,读取所述灰度图数据,得到所述灰度图像素点灰度值,根据所述灰度阈值得到像素的二值,对像素点颜色分量进行重新赋值,得到二值图像。
7.根据权利要求4所述混凝土用粗骨料的圆度检测方法,其特征在于,所述S3-3中高斯滤波处理具体步骤如下:
所述高斯滤波处理对所述二值图像进行加权平均,用离散化窗口滑窗卷积扫描所述二值图像中的每一个像素,所述像素包括卷积中心像素点,通过卷积确定所述邻域内像素的加权平均灰度值,通过所述加权平均灰度值替代所述卷积中心像素点的值,得到所述平滑图像。
8.根据权利要求4所述混凝土用粗骨料的圆度检测方法,其特征在于,所述S3-4中边缘检测具体步骤如下:
基于零交叉的方法找到所述平滑图像的二阶导数的零交叉点,根据所述零交叉点定位所述平滑图像的边缘,得到所述边缘检测图。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210316 |
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