(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211179270.4 (22)申请日 2022.09.27 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115272319 A (43)申请公布日 2022.11.01 (73)专利权人 江苏亚振 钻石有限公司 地址 226000 江苏省南 通市如东县如东经 济开发区牡 丹江路159号 (72)发明人 王小果　 (74)专利代理 机构 深圳信科专利代理事务所 (普通合伙) 44500 专利代理师 张琼 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01)G06V 10/30(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/54(2022.01) G06V 10/74(2022.01) (56)对比文件 CN 114627140 A,202 2.06.14 CN 115100221 A,202 2.09.23 CN 111047555 A,2020.04.21 CN 112330653 A,2021.02.0 5 CN 115049657 A,202 2.09.13 审查员 顾明海 (54)发明名称 一种矿石粒度检测方法 (57)摘要 本发明涉及数据处理技术领域， 具体涉及一 种矿石粒度检测方法， 获取矿石颗粒的图像数据 信息； 将图像数据信息划分为若干个超像素块， 相邻两超像素块具有一条共用边缘线； 计算共用 边缘线的梯度、 纹理相似度与平均纹理坡度； 得 到各共用边缘线的软硬度； 将软硬度划分为不同 的软硬度等级； 设置不同的软硬度等级的惩罚因 子， 基于惩罚因子计算阈值； 计算相邻两超像素 块的平均灰度的差值， 当差值小于阈值， 则将两 超像素块进行合并得到第一超像素块， 直至得到 第N超像素块， 计算矿石颗 粒的矿石粒度。 本发明 中不同的软硬度等级具有不同的惩罚因子， 通过 惩罚因子得到不同的阈值， 以达到对阈值进行自 适应调节的目的。 本发明够准确检测到矿石颗粒 的矿石粒度。 权利要求书2页 说明书8页 附图1页 CN 115272319 B 2022.12.20 CN 115272319 B 1.一种矿石粒度检测方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 获取矿石的图像信 息； 并对所述图像信 息进行预处理， 得到灰度图像； 将所述灰度图像 划分为若干个超像素块； 其中， 相邻两超像素块之间具有一条共用边 缘线； 根据所述共用边 缘线上的各像素点的灰度值， 计算各共用边 缘线的梯度； 任意选取两个相邻的超像素块作为待选区域， 对待选区域进行滑窗操作， 获取滑窗操 作过程中每一个滑窗区域对应的灰度共生矩阵， 进而计算待选区域中各像素点的纹理特征 向量； 基于所述纹理特征向量， 计算所述共用边缘线的纹理相似度与平均纹理坡度； 其中， 滑窗操作过程中的窗口大小为 n×n， n大于3； 所述纹理特征向量的获取方 法为： 计算灰度共生矩阵对应的能量 、 熵值 、 对比 度 以及逆差距 ， 将能量 、 熵值 、 对比度 以及逆差距 组成一个向 量 ， 并将向量 记为滑窗 区域中心像素点的纹 理特征向量； 所述纹理相似度的获取方法为： 将所述待选区域划分为8个等高区域， 并将相邻的4个 等高区域合并为一个渐变区域， 共得到5个渐变区域， 根据渐变区域中各像素点对应的纹理 特征向量， 计算各渐变区域对应的平均纹理特征； 基于所述平均纹理特征， 确定共用边缘线 对应的纹 理相似度； 其中， 将所述待选区域划分为8个等高区域的具体步骤为： 1） 分别将待选区域中的两超像素块记为 和 ， 获取 的中点 、 的中点 ； 2） 连接 和 ， 得到待选区域的基线 ， 并获取基线 的中点， 然后延长基线 ， 将基线 的延长部分与 的交点记为 的最远脊点； 将基线 的延长部分与 的交点记为 的 最远脊点； 3） 根据 的最远脊点、 、 脊线 的中点、 以及 的最远脊点， 获取7条等高线与基 线 的交点 ， 其中， 为第1条等高线与基线 的交点， 且 为 的最远脊点与 连线的中点， 为第2条等高线与基线 的交点， 且 为 ， 为第3 条等高线与基线 的交点， 且 为 与脊线 的中点连线的中点， 为第4条等高线与基线 的交点， 且 为脊线 的中点， 为第5条等高线与 基线 的交点， 且 为脊线 的中点与 连线的中点， 为第6条等高线与基线 的交点， 且 为 ， 为第7条等高线与基线 的 交点， 且 为 与 的最远脊 点连线的中点； 4） 基于交点 ， 获取7条等高线， 则7条等高线将所述待选区 域划分为8个等高区域； 所述平均纹理坡度的获取方法为： 根据所述纹理特征向量， 计算共用边缘线上各像素 点对应的纹理坡度， 将共用边缘线上所有像素点对应的平均纹理坡度 记为共用边缘线对应权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115272319 B 2的平均纹 理坡度； 像素点的纹 理坡度为： 其中， 为 中第k个元 素， 为 中第k个元 素； 式中， 其中， 为坐标为 处的像素点对应的纹理特征向量， 为坐 标为 处的像素点对应的纹理特征向量， 为坐标为 处的像素点对应的纹 理特征向量； 其中， 为坐标为 处的像素点对应的纹理特征向量， 为坐 标为 处的像素点对应的纹理特征向量， 为坐标为 处的像素点对应的纹 理特征向量； 基于所述梯度、 纹理相似度以及平均纹理坡度， 计算各共用边缘线对应的软硬度； 将所 述软硬度划分为 不同的软硬度等级； 根据所述软硬度等级， 设置不同的软硬度等级对应的惩罚因子， 基于所述惩罚因子， 计 算各共用边 缘线对应的阈值； 计算相邻两超像素块对应灰度均值的差值， 当差值小于所述阈值， 则将所述相邻两超 像素块进行合并， 得到第一超像素块， 然后计算与第一超像素块相邻的超像素块的灰度均 值和第一超像素块的灰度均值的第一差值， 当第一差值小于阈值， 将该超像素块与第一超 像素块进 行合并， 得到第二超像素块； 依次类推， 直至第N差值大于阈值， 超像素块， 则第N超 像素块为一块矿石颗粒； 其中N大于1； 基于所述第N超像素块的面积， 得到对应矿石颗粒的矿石粒度。 2.根据权利要求1所述的一种矿石粒度检测方法， 其特 征在于， 所述软硬度为： 其中， 为第t条共用边缘线的梯度， 为第t条共用边缘线的纹理相似度， 为第t条 共用边缘线的平均纹 理坡度； 为梯度的调节参数， 为纹理坡度的调节参数。 3.根据权利要求1所述的一种矿石粒度检测方法， 其特 征在于， 所述惩罚因子为： ； 其中， 为惩罚因子， 为软硬度等级。 4.根据权利要求1所述的一种矿石粒度检测方法， 其特 征在于， 所述阈值 为： ， 为惩罚因子 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115272319 B 3