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本项目针对传统集料形状、级配检测方法效率低、误差大的问题,通过对采 集集料的三维信息进行三维重构,提取粒径、表面积、体积等 52 项集料三维特 征,人工对质量、档位和针片状类别进行标注,然后将集料数据集分别分为训练 集、验证集和测试集,通过利用深度学习模型对采集到的数据训练分类模型和回 归模型,经过实验,该方法的级配预测精度不低于95%,针片状含量检测不低于 98% 。自主研发的路用集料特性三维快速检测系统,主要功能包含:集料数据采 集-预处理-三维重构-数据分析-针片状含量及级配检测,可实现对集料的智能快 速检测,是未来路用集料质量检测技术的主要趋势。
主要创新点
该项目使用激光三维技术,实现集料的快速检测,有以下创新点:
(1)相对现有的集料检测研究方法,本项目以三维点云数据为基础,提升 了数据维度,以此所获得的高度信息,可以更好的表征集料模型;
(2)相对现有的集料二维表面特征分析,本项目通过对集料三维数据进行 降维,找到了与机器学习算法的结合点;
(3)相对现有的集料单一特征分析研究,本项目采用基于多方法融合的特 征重要性评价算法;
(4)相对现有的集料检测研究,本项目对复杂场景具有强鲁棒性,可在一 线工地或工地试验室应用。
(5)相对现有的人工检测方法,本项目实现了集料级配和针片状的自动化 检测,具有明显的效益提升;
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