[发明专利]一种混凝土内部金属纤维识别方法、系统及装置

权利要求书

1.一种混凝土内部金属纤维识别方法，其特征在于，包括：

步骤1、制备含有切割面的检测样品；

步骤2、基于检测样品的切割面，通过相机及平行光源，拍摄得到用于金属纤维识别的断面图像；

步骤3、对所述断面图像进行畸变校正，得到畸变校正图像；对所述畸变校正图像进行降噪滤波，得到降噪滤波图像；对所述降噪滤波图像进行灰度化处理，得到断面灰度图像；

步骤4、基于所述断面灰度图像，通过临界灰度阈值进行二值化处理，得到断面二值图像；对所述断面二值图像，通过形态学运算，得到断面修补图像；

步骤5、基于断面修补图像，计算每个前景像素点到背景像素点的最近距离；筛选预设范围内所述最近距离中的局部最大值，并以其对应的前景像素点为种子进行图像分割，得到区块；基于预设面积，筛选区块进行边界拟合，得到纤维断面的边界椭圆；基于预设扁率，筛选有效边界椭圆；检查识别效果并通过调整所述预设范围的大小，迭代进行识别，直至达到迭代结束条件；

步骤6、基于边界椭圆，计算得到纤维分布特征数据；

步骤7、对外发布所述纤维分布特征数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1包括：

步骤11、对混凝土构件的待测面进行切割得到检测样品；

步骤12、对检测样品的切割面进行打磨抛光；

步骤13、对检测样品的切割面涂抹无色透明油，直至油液完全浸润切割面后，使用吸附工具除去切割面上的多余油液。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤2包括：

步骤21、将检测样品放置于检测台上，并使其切割面处于相机的取景范围内；

步骤22、调整平行光源、检测样品及相机的相对位置，直至相机拍摄出可用于金属纤维识别的断面图像；所述断面图像中可区分出金属纤维及混凝土基体。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述检测台为万向转动平台，所述平行光源与所述相机对称地固定于所述万向转动平台两旁，所述平行光源的出射光经所述万向转动平台的载物面反射后进入所述相机的镜头内。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中断面灰度图像与检测样品原始切割面的长宽比例一致。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤4的断面二值图像中混凝土基体部分为黑色，其余部分为白色。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤5包括：

步骤51、基于断面修补图像，计算每个前景像素点到背景像素点的最近距离；所述背景像素点为断面修补图像中的黑色像素点；所述前景像素点为断面修补图像中的白色像素点；

步骤52、根据预设范围，筛选该范围内所述最近距离中的局部最大值，将所述局部最大值对应的前景像素点作为该范围内的局部峰值点；

步骤53、以所述局部峰值点作为种子，通过图像分割算法，对相连的白色像素点进行分割，得到区块；

步骤54、逐个判定所述区块的面积是否大于预设面积：若是，则通过椭圆函数对该区块进行边界拟合，得到纤维断面的边界椭圆，执行步骤55；若否，则将该区块定义为噪声；

步骤55、逐个计算所述边界椭圆的扁率，并判断是否大于预设扁率：若是，则判定该边界椭圆有效，并将其数据写入临时识别结果数据集；若否，则舍弃；

步骤56、将所述临时识别结果数据集中的边界椭圆绘制于所述畸变校正图像中，并通过人眼检测，判断是否识别出后者中椭圆扁率最大的纤维断面：若否，则按照预设比例调大预设范围，迭代执行步骤52；若是，则将所述临时识别结果数据集写入有效识别结果数据集，遮蔽已完成拟合的区块后，按照预设比例调小预设范围，迭代执行步骤52，直至达到迭代结束条件。