[发明专利]一种基于渣片图像识别获取围岩类别的方法

权利要求书

1.一种基于渣片图像识别获取围岩类别的方法，其特征在于，步骤如下：

S1，获取渣片图像；

S2，将渣片图像传输至TBM主控室进行处理，得到处理后的渣片图像；

S3，计算处理后渣片图像的围岩级别关联敏感特征集；

S4，将得到的围岩级别关联敏感特征集作为数据样本，并采用AP聚类方法将数据样本划分k个聚类；

S5，将高斯核函数和多项式核函数加权融合，并对步骤S4中的每个聚类做LSSVM回归，得到k个子模型；

S6，将得到的k个子模型进行加权融合，得到围岩类别值，计算公式为

式中，μ_ij表示样本j隶属于子模型i的程度，用样本j到第i个子模型中心的距离与样本j到所有类样本中心距离总和的比值表示程度μ_ij。

2.根据权利要求1所述的基于渣片图像识别获取围岩类别的方法，其特征在于，在步骤S2中，具体步骤如下：

S2.1，提取拍摄彩色照片的彩色分量；

S2.2，依据图像的灰度关系和高斯函数进行平滑滤波；

S2.3，将图像进行自适应直方图均衡化，提高图像的对比度；

S2.4，多尺度计算彩色图像的梯度，选择最优值；

S2.5，对灰度图像进行形态学处理，突出图像提取的特征；

S2.6，图像进行极值标记和分水岭分割，得到分割图像；

S2.7，定义合并和停止规则进行区域合并，更加准确地得出分割图像；

S2.8，根据区域属性，获得待测物的特征参数。

3.根据权利要求1所述的基于渣片图像识别获取围岩类别的方法，其特征在于，在步骤S3中，具体步骤如下：S3.1，从步骤S2中得到粒径累计分布图，并计算图像中各渣片的特征值；

S3.2，将各渣片特征值利用关联度分析法处理，得到围岩级别关联敏感特征集；

在步骤S3.1中获得的渣片特征值之间存在强耦合，严重影响后期围岩级别的划分，因此采用关联度分析方法，计算5个图像特征变量和围岩级别的关联度，获得围岩级别关联敏感特征集。

4.根据权利要求3所述的基于渣片图像识别获取围岩类别的方法，其特征在于，在步骤S3.1中，具体步骤如下：S3.1.1，计算不均匀系数C_u，计算公式为：

C_u＝d₆₀/d₁₀ (1)；

其中，d₆₀为限制粒径，是粒径累计分布图中的某粒径，小于该粒径的土含量占总渣片数量的60％；

d₁₀—有效粒径，粒径累计分布图中的某粒径，小于该粒径的土含量占总渣片数量的10％；

S3.1.2，计算曲率系数C_c，计算公式为：

其中：d₃₀为粒径累计分布图中的某粒径，小于该粒径的土含量占总渣片数量的30％；

S3.1.3，计算长度大于L的渣片数量N1；

S3.1.4，计算中轴与长轴比值小于0.8的渣片数量N2；

S3.1.5，计算中轴与长轴比值大于等于0.8且小于等于1的渣片数量N3；

S3.1.6，计算各渣片的周长C；

S3.1.7，计算各渣片的面积S；

S3.1.8，计算渣片总数量N。