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文档简介

地下工程爆破炮孔内裂隙识别与装药智能本发明提供地下工程爆破炮孔内裂隙识别精确地识别裂隙并提取裂隙的几何信息;在RQD修正系数α的方法校正炮孔实际能承受的压力2S20.搭建深度学习网络模型;将图像处理后的图像采用改进的网络模型进行图像识a为空气柱长度;ebc为炮孔直径和药卷直径;pbHp3De为炸药爆e为炸药密度;i考虑以上指标的影响得到的基于RQD方法的新指标LRt242.根据权利要求1所述的地下工程爆破炮孔内裂隙识别与装药智能匹配设计方法,其S353.使用图像处理软件或编程语言中的像素计数功能,计算裂隙区域内部的像素数3.根据权利要求2所述的地下工程爆破炮孔内裂隙识别与装药智能匹配设计方法,其54.根据权利要求2所述的地下工程爆破炮孔内裂隙识别与装药智能匹配设计方法,其65.根据权利要求2所述的地下工程爆破炮孔内裂隙识别与装药智能匹配设计方法,其xx代表图像。6.根据权利要求2所述的地下工程爆破炮孔内裂隙识别与装药智能匹配设计方法,其对平滑后的图像求每个像素点梯度的幅值和方向,边缘上像素点的梯度7像素点梯度大小gθ和方向θ分别为:根据给出的高低阈值进行强弱边缘的划分,消除孤立的弱边缘得到最终的检测结果;i和yi为数据点;TA(Vη)=ξTUTAVηf(x,y)=ξTSη)S351.首先是将裂隙进行骨架化,然后利用形态学运算处理掉裂隙骨架线上的毛刺部岩体裂隙走向的计算是基于裂隙骨架线的提取来实现的;8为坐标点;7.根据权利要求1所述的地下工程爆破炮孔内裂隙识别与装药智能匹配设计方法,其G=S12.通过CA注意力机制获得图像宽度和高度的注意1为BN层运算的结果;9hwh和Fw为fh和fw转化为与输出同维度的变换函数;hw;c为输入特征图维度。8.根据权利要求1所述的地下工程爆破炮孔内裂隙识别与装药智能匹配设计方法,其[0005]本发明实施例的目的是提供地下工程爆破炮孔内裂隙识别与装药智能匹配设计[0017]S34.使用SURF算法进行特征点检测和匹配方法进行裂隙的拼接,包括特征点检[0024]S353.使用图像处理软件或编程[0036]求目标函数J的最小值,在满足约束条件的情况下对目标函数使用拉格朗日乘数[0040]S321.找到岩体裂隙图像中的白色像素数量在2到6之间,当前像素的8邻域的黑色像素不是连通的;即不是一个连通分[0058]S343.生成每个关键点的描述符,用于代表图像;[0062]在本发明第一方面的一些变更实施方式中,在Canny算法中高斯滤波器所采用的f(x,y)=(Uξ)TA(Vη)=ξT[0082]S351.首先是将裂隙进行骨架n为全部切线方向向量。和竖直方向分别进行了全局的池化,然后再依次得到了在水平方向和竖直方向的特征图,[0102]经过1×1的卷积核得到与原来一样通道数的特征图,将f在空间维度分解为特征a为空气柱长度;bc为炮孔直径和药卷直径;ppKde为炸e为炸药密度;[0156]图2为地下工程爆破炮孔内裂隙识别与装药智能匹配设计方法中基于深度学习的[0157]图3为地下工程爆破炮孔内裂隙识别与装药智能匹配设计方法中基于深度学习的[0158]图4为地下工程爆破炮孔内裂隙识别与装药智能匹配设计方法中装药匹配设计的[0159]图5为地下工程爆破炮孔内裂隙识别与装药智能匹配设计方法中装药匹配设计的[0160]图6为地下工程爆破炮孔内裂隙识别与装药智能匹配设计方法中孔内摄像系统的[0177]经过1×1的卷积核得到与原来一样通道数的特征图,将f在空间维度分解为特征[0185]步骤(二):使用PyQt5进行界面设计,编程语言为Python、深度学习框架为Pytorch、处理器(CPU)为Intel(R)Core(TM)i5_10300H、图形处理器(GPU)为NVIDIA别的结果选择合适的岩体裂隙图像特征提取方法,将裂隙从背景中分割出来并定量表达。[0190]为求目标函数J的最小值,在满足约束条件的情况下对目标函数使用拉格朗日乘的目的是将图像中的粗略特征细化为更细的线条或者曲线,以便于后续的图像分析和识白色像素数量在2到6之间,当前像素的8邻域的黑色像素不是连通的;即不是一个连通分[0209]尺度空间理论是SURF算法中检测特征点的方法,它将Hessian矩阵中的行列式看树算法,KD树算法是一种对K维空间中的点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结TA(Vη)=ξTUTAVη小奇异值的右奇异向量可以用作表示主要方向的骨[0242]岩体裂隙面积的计算是基于在图像去噪操作后的效果图并结合裂隙边缘检测算bKde为炸e为炸药密度。[0264]岩体裂隙率可分为体裂隙率Kt1与面裂隙率Kt2,体裂隙率Kt1为单位体积岩体所[0268]岩体完整性是评价岩体质量的重要指标,岩体质量指标RQD是表示岩体完整性的常见使用方法,RQD的定义为钻孔时大于等于10cm的断裂块岩芯的累计长度与钻探进尺总

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