爆破裂纹形态统计的图像特征提取技术研究

金属矿山 ›› 2018, Vol. 47 ›› Issue (03): 146-150.

爆破裂纹形态统计的图像特征提取技术研究

司剑峰^1,2，钟东望^1,2，涂圣武^1,2，陈晨^1,2，黄雄^1,2 

1.武汉科技大学理学院，湖北武汉 430065；2.武汉科技大学爆破技术研究中心，湖北武汉 430065

出版日期:2018-03-15 发布日期:2018-03-20
基金资助:
基金项目：国家自然科学基金项目（编号：51174147，51574184），武汉科技大学青年骨干培育计划项目（编号：250089）。

Statistical Study on Burst Crack Pattern Based on Image Feature Extraction Technology

Si Jianfeng^1,2，Zhong Dongwang^1,2，Tu Shengwu^1,2，Chen Chen^1,2，Huang Xiong^1,2

1.College of Science,Wuhan University of Science and Technology,Wuhan 430065，China；2.Blasting Technology Research Center,Wuhan University of Science and Technology,Wuhan 430065，China

Online:2018-03-15 Published:2018-03-20

摘要/Abstract

摘要： 在用高速摄影研究爆破裂纹形态时，由于拍摄光线、视角或爆破产生的粉尘等原因，照片分辨率较差，很难看清裂纹，对研究爆破裂纹的扩展过程造成很大的影响。基于MATLAB平台，设计钻孔爆破裂纹识别系统对高速摄影图像进行处理，利用处理过的图像来描述爆破裂纹形态和发展，并从处理结果中检测出裂纹的数据进行统计，从而方便分析爆破裂纹发展的特征并得出其规律。将得到的裂纹扩展数据和规律与之前学者做过的类似研究结果进行了对比，分析二者的误差和区别，完善了爆破裂纹图像检测和数据处理的方法和理论。

关键词: 高速摄影, 爆破裂纹形态, MATLAB, 图像处理

Abstract: In the case of high-speed photography to study the shape of blasting cracks，due to shooting light，viewing angle or dust generated by blasting and other reasons，the photo resolution is poor，it is difficult to see the cracks，which study the development of blasting cracks caused a great impact.Therefore，based on MATLAB platform，the design of drilling blasting crack recognition system for high-speed photographic images processing，the use of processed images to describe the shape and development of blasting cracks，and from the processing results to detect the crack data statistics，to facilitate the analysis of blasting cracks The law of development.The results show that the crack propagation data and the regularity are compared with those of the previous scholars，and the methods and theories of the crack detection and data processing are analyzed.

Key words: High speed photography, Blasting crack morphology, MATLAB, Image processing

司剑峰, 钟东望, 涂圣武, 陈晨, 黄雄. 爆破裂纹形态统计的图像特征提取技术研究[J]. 金属矿山, 2018, 47(03): 146-150.

SI Jian-Feng, ZHONG Dong-Wang, TU Sheng-Wu, CHEN Chen, HUANG Xiong. Statistical Study on Burst Crack Pattern Based on Image Feature Extraction Technology[J]. Metal Mine, 2018, 47(03): 146-150.

[1]	张晓龙, 胡军, 赵天毅. 考虑粒径分级的排土场稳定性分析[J]. 金属矿山, 2016, 45(10): 171-176.
[2]	沈震, 徐良骥, 刘哲, 秦长才. 基于Matlab的概率积分法开采沉陷预计参数解算[J]. 金属矿山, 2015, 44(09): 170-174.
[3]	司剑峰, 钟冬望, 黄小武. 钻孔爆破孔间最佳延时时间模型试验研究[J]. 金属矿山, 2015, 44(06): 19-23.
[4]	王江荣. 高斯函数模型在变形监测数据处理中的应用[J]. 金属矿山, 2015, 44(04): 178-181.
[5]	赵洪亮, 江霞, 王加奎, 闫吉领, 张昭喜. 基于组态王和Matlab的管道泄漏定位软件设计[J]. 金属矿山, 2012, 41(03): 99-101+162.
[6]	吕林, 尹君, 胡振襄. 基于图像处理的岩体块度分析系统[J]. 金属矿山, 2011, 40(2): 118-121.
[7]	罗召霞, 庹先国, 杨剑波, 余小平, 冯怀升, 李哲, 刘明哲. 基于C^#的次声波地质灾害监测系统软件设计[J]. 金属矿山, 2011, 40(09): 123-126.
[8]	胡文志, 谢振华, 赵军. 硫化矿石自燃倾向性鉴定技术[J]. 金属矿山, 2011, 40(06): 146-148.
[9]	夏媛媛, 李仕雄, 吕清勇, 平健. 基于Matlab的偏振分析在微地震三维定位中的应用[J]. 金属矿山, 2010, 39(3): 119-121.
[10]	闻磊. 地下开挖地表移动变形可视化系统开发[J]. 金属矿山, 2010, 39(10): 126-128，138.
[11]	李随民, 姚书振, 周宗桂. 基于MATLAB的BP网络在矿产资源预测中的应用[J]. 金属矿山, 2007, 37(08): 55-57+67.