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申请/专利权人：烟台新思创土木工程技术有限公司

摘要：本发明涉及混凝土骨料检测技术领域，具体提供了一种混凝土骨料质量实时动态检测方法及其装置，本发明应用人工智能、边缘计算及物联网技术，集机器视觉与人工智能于一体，解决了传统机器视觉技术在骨料检测方面存在的问题，实现了粗、细骨料质量参数的实时、同步快速检测。本发明检测时无需人工辅助，可对粗、细骨料的多种质量参数快速、实时监测，检测数据与网络数智平台同步，数据实时上传于分析，形成基于物联网的骨料质量动态检测与质量监控系统。本发明不仅能实时地、快速地对传送带上的骨料进行质量检测，而且能实时地将质量参数数据传输给云端系统，用于及时地调整混凝土的配合比。

主权项：1.一种混凝土骨料质量实时动态检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：图像矫正与转换比例：首次使用前，在传送带上按照正常生产时的骨料厚度堆放骨料，并在其顶部、平缓处放置标定板，标定板为边长为hmm的矩形，利用该标定板获取透视变换的矩阵，并利用该矩阵计算像素与mm的转换关系，计算结果将保存于设备的配置文件中，并在安装、调试阶段进行标定工作；步骤2：建立模型：建立工作状态及砂石骨料类别识别模型：利用YOLO-CLS模型，训练工作状态及砂石骨料类别识别模型，实现生产状态识别及骨料类别识别，该模型将砂石骨料传输过程分为5个类别，分别为：W-I：传送带空转或未工作、W-II：传输细骨料，细骨料在图幅中占80％以上、W-III：传输粗骨料，粗骨料在图幅中占80％以上、W-Ⅳ：图像中同时存在粗细骨料、W-Ⅴ：本盘次工作的首段或尾段，骨料不能填充满传送带，骨料在图幅中占比小于50％；建立细骨料质量识别模型：经工作状态及砂石骨料类别识别模型识别为细骨料的图像会通过细骨料质量识别模型对细骨料质量进行识别；建立粗骨料实例分割模型：该模型为使用YOLO-Seg模型训练的可实现堆叠状态的粗骨料颗粒实例分割的实例分割模型，可实现表层颗粒及被遮挡颗粒的识别及颗粒分割，分割后将表层颗粒几何信息存入相应数据列表中，供后续计算使用；步骤3：进行骨料质量计算及分析，具体包括下列步骤：步骤3.1：盘次或车次识别：盘次识别：每盘次搅拌开始前，即开始传输、上料，上料完成后，传输带空转或者停止，搅拌时间为30s～60s，可知两盘次之间最小间隔为30s，将盘次间隔特征时间记为Tth，其中：15sTth30s；车次识别：骨料由车辆运输进场时，可根据车牌号分辨其所属不同车次；步骤3.2：细骨料质量识别及计算：在同一盘次中，会存在多种来源的细骨料，且同一来源的细骨料因堆放、上料及自身因素影响，质量也会发生波动，因此需要采集多张有效图片，以准确反映原材料实际质量状况；步骤3.3：粗骨料实例分割及质量计算。

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