文献类型：期刊文章

作　　者：王大坤[1,2] 叶图强[3] 闫大洋[4] 王雪松[5] 徐振洋[1,2]

WANG Dakun;YE Tuqiang;YAN Dayang;WANG Xuesong;XU Zhenyang(School of Mining Engineering,University of Science and Technology Liaoning,Anshan 114051,China;Liaoning Engineering Technology Research Center for Efficient Mining and Utilization of Metal Mineral Resources,Anshan 114051,China;Guangdong Hongda Holding Group Co.,Ltd.,Guangzhou 510623,China;Angang Mining Blasting Co.,Ltd.,Anshan 114046,China;School of Architecture and Civil Engineering,Shenyang University of Technology,Shenyang 110870,China)

机构地区：[1]辽宁科技大学矿业工程学院,辽宁鞍山114051 [2]辽宁省金属矿产资源高效采选与利用工程技术研究中心,辽宁鞍山114051 [3]广东宏大控股集团股份有限公司,广州510623 [4]鞍钢矿业爆破有限公司,辽宁鞍山114046 [5]沈阳工业大学建筑与土木学院,沈阳110870

出　　处：《有色金属工程》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51974187);辽宁省教育厅重点项目(LJKZ0282);辽宁科技大学青年骨干人才项目(601011507-25)。

年　　份：2022

卷　　号：12

期　　号：11

起止页码：120-127

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为快速、准确地统计现场爆破块度,提出了基于三维点云的爆破块度识别方法。利用三维激光扫描仪获取爆堆点云数据,通过ICP配准、SOR降噪和体素下采样进行点云预处理,采用RANSAC平面拟合对预处理后的点云数据进行初始分割、基于点云密度的DBSACAN算法进行聚类,识别岩块轮廓。通过计算聚类后岩块点云的三维凸包和OBB方向包围盒,获得爆堆点云中所有岩块的体积和最长粒径。结果表明:在室内实验中基于三维点云的爆破块度识别方法与直接测量法相比,获取的体积平均相对误差为4.61%,粒径平均相对误差为4.75%;在现场测试实验中的平均识别准确率为80.4%,获得的爆破块度统计结果对爆破参数优化具有一定的参考作用。

关 键 词：爆破块度 三维激光扫描 点云识别  DBSCAN聚类

分 类 号：TD235] TD804