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作者：巨鹏飞;陆艺;范伟军;赵静;
单位：中国计量大学;杭州沃镭智能科技股份有限公司;
摘要：拌合站现场粗集料来料的检测一般是通过筛网筛分的方式进行，检测效率低下。因此，引入一种基于贝叶斯统计推断的机器视觉检测方法，实现对集料的快速筛分。利用工业相机采集下落过程中的集料颗粒并进行图像预处理，选取每颗集料的图像序列中最大的Feret短径作为图像特征。此特征为集料颗粒的局部特征，无法代表颗粒的全局三维特征。因此引入贝叶斯统计推断的方法，首先利用贝叶斯公式计算出每颗集料在不同实际粒径区间的后验概率，然后通过概率累加获得被测集料在不同集料规格的可能颗粒数量。为推断每颗集料级配占比，利用贝叶斯推断的方法计算后验分布，从而估计集料颗粒的占比情况。实验结果表明，预测粒径与实际粒径的分布占比最大偏差为1.67%，符合现场快速检测要求。
关键词：贝叶斯统计推断;;集料级配;;机器视觉;;图像处理;;集料粒径;;Halcon
基金资助：浙江省科技计划项目省级重点研发计划(2021C01136)
