基于SAM图像处理的堆石料级配计算方法及验证OA

堆石料级配检测是堆石坝施工过程中质量控制的重要环节,传统方法通常采用现场人工筛分法测量,存在检测样本少、效率低、干扰施工等问题。提出了一种基于图像处理的堆石料级配计算方法,采用国际最新Mata AI开源的通用图像分割大模型Segment Anything Model(SAM)对筑坝堆石料进行自动图像分割,提出堆石长宽比、面积比等堆石形态学几何参数用于提取堆石料图像中的堆石颗粒目标;同时,建立堆石形态数据库、堆石实例分割数据库,并分析参数取值和验证堆石图像级配计算方法的有效性;最后,试验验证结果表明该方法能够有效识别出图像中的堆石颗粒目标,实现级配曲线的智能识别,以及曲率、不均匀系数等级配指标的快速计算。该方法计算获得的级配与真实筛分法测的级配相关性可达0.94,平均绝对误差约5%,能够在堆石坝施工过程中有效辅助检测堆石料的颗粒级配信息,服务堆石坝的施工碾压质量控制。