Метод сегментации облака точек для анализа размера частиц нагромождения горных пород на основе детекции краев и разрастания областей

Фрагментация горных пород в результате взрывных работ влияет на производительность и эффективность последующих операций, включая обработку и транспортировку. Анализ зернового состава частиц пород необходим для оптимизации проектирования взрывов. Существующие методы анализа размера частиц основаны на трудоёмких и времязатратных ситовых испытаниях. В настоящем исследовании предложен метод автоматического анализа размера частиц нагромождения пород. Сначала облако точек нагромождения собирают с помощью ручного лазерного сканера. Далее предложен алгоритм детекции краев облака точек частиц пород на основе соседних признаков для получения облака краевых точек пород. Затем предложен улучшенный метод разрастания областей в облаке точек для решения проблемы чрезмерного дробления крупных частиц на мелкие. Наконец, по результатам сегментации облака точек выполняется анализ зернового состава частиц пород. Метод верифицирован на нагромождениях пород, полученных при карьеровом взрывании. Результаты показывают, что по сравнению с ситовыми испытаниями предложенный метод имеет среднюю абсолютную погрешность менее 5%, экономя время и трудовые ресурсы. Кроме того, метод основан на пространственных характеристиках распределения облака точек и не зависит от методов глубокого обучения, что позволяет избежать сложной подготовки наборов данных и обучения моделей. Вычислительный процесс интерпретируем и обладает широкими перспективами применения. Реализован анализ размера частиц нагромождения на основе облака точек; предложен алгоритм детекции краев облака точек частиц пород; предложен алгоритм разрастания областей облака точек частиц пород; погрешность анализа размера частиц менее 5%.