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水 利 学 报

2025 年 10 月 SHUILI XUEBAO 第 56 卷 第 10 期

文章编号：0559-9350（2025）10-1292-12

考虑堆叠遮挡的堆石料级配视觉智能推理方法

王 放 ，赵春菊 ，喻葭临 ，段 斌 ，刘 全 ，周宜红 1
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（1. 湖北工业大学 河湖健康智慧感知与生态修复教育部重点实验室，湖北 武汉 430068；2. 水电水利规划设计总院，北京
100120；3. 国能大渡河金川水电建设有限公司，四川 阿坝 624100；4. 武汉大学，湖北 武汉 430072）
摘要：自然堆叠状态下的石料存在表层的粒间遮挡和深层的层间遮挡，会造成视觉信息损失，给级配视觉检测带
来挑战。为此，本文提出考虑堆叠遮挡的堆石料级配视觉智能推理框架：通过构建自然堆叠状态下的石料颗粒视
觉轮廓感知模型，重构受粒间遮挡的石块轮廓，并提取其特征参数；考虑堆叠角度的不确定性，基于随机颗粒形
状和堆叠角度抽样估计其三维尺寸，实现了堆石料表层视觉级配评价；考虑层间遮挡造成的视觉级配与实际级配
之间的差异，利用支持向量回归算法建立二者的关系映射，实现了考虑堆叠遮挡的堆石料实际级配推理。依托某
水电站工程，通过现场实验验证了本文级配推理方法的可行性和有效性。研制部署的软硬件系统应用于工程级配
检测，结果与筛分法高度一致。与传统筛分法相比，该系统干扰少、非接触，单次检测耗时在 1 min 内，过渡料
和上游堆石料检测频次分别提升 75 和 250 倍，可实现上坝前的大规模石料级配高效、高精度的检测。
关键词：堆石坝；堆叠遮挡；轮廓感知；尺寸估计；级配推理
中图分类号：TV52 文献标识码：A doi：10.13243/j.cnki.slxb.20240827

1 研究背景

我国堆石坝因其适应性和成本优势得到了广泛应用 。堆石坝坝体填筑质量控制的关键在于料场
［1］
［2］
能否提供符合设计级配要求的坝料 。堆石料一般经爆破开采获得，粒径范围跨度极大，介于 0.075 ~
［3］
1000 mm 之间 。然而，当前的级配检测方法主要依赖碾压后在坝面挖坑取料筛分，操作繁琐、施工
［4］
干扰大，检测样本稀疏、代表性不足，且为事后复核，无法事前控制 。因此，堆石坝的高效施工亟
需快速、无干扰的填筑前堆石料级配检测方法。
近年来，观测技术的发展为基于形态感知的级配快速检测提供了基础 。现有方法主要分为点云
［5］
扫描和视觉感知两类。基于点云扫描的级配检测方法通常使用三维激光扫描或结构光技术来量化颗粒
形态 ［6-8］ ，但石块点云的高效分割仍是一个技术难点。同时，一些学者将经典图像分割技术引入堆石
［9］
料级配检测。Zhou 等 、荣鑫等 ［10］ 设计了石料颗粒分离装置，并采用分水岭算法提取颗粒轮廓进行级
配计算，该方法精度较高，但需要额外设备和高分辨率影像，适用于小颗粒和小批量检测。文献 ［11-14］
基于图像分割技术识别堆石料的视觉轮廓并计算级配，同时利用智能算法修正误差。于沭等 ［15］ 基于运
输车内土石料表面图像，通过阈值化与边缘检测算法实现了表层级配快速检测。然而，由于鲁棒性和
泛化性不足，这些经典图像分割算法的性能高度依赖于参数设定，工程实践应用困难。近年来，基于
深度学习的图像分割方法在鲁棒性、稳定性和准确性方面有所提高 ［16-17］ 。如 Fan 等 ［18-19］ 采用 MASK R-
CNN 模型进行了堆石料级配分析。然而，从料堆石块影像分割到工程级配评价，仍存在以下关键问

收稿日期：2024-12-16；网络首发日期：2025-09-03
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网络首发地址：https：/link.cnki.net/urlid/11.1882.TV.20250902.1711.001
基金项目：湖北工业大学高层次人才科研启动基金项目（XJ2022000201）
作者简介：王放（1991—），博士，主要从事水利工程智能建造研究。E-mail：wangfang@hbut.edu.cn
通信作者：赵春菊（1974—），博士，教授，主要从事水利工程智能建造研究。E-mail：zhaochunju@hbut.edu.cn
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