Page 47 - 2025年第56卷第10期
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骤。为获得不同工况下的堆石料颗粒轮廓，采集了多种成像条件（光照、天气等）下的混合级配堆石料
图像，共 175 组（图 2），以增强模型在多样化场景的适应性和准确性。采用 Labelme 标注图像，并采用
数据增强 ［21］ 方法扩充数据集至 1050 组，包括：亮度变换、对比度增强、随机旋转、水平翻转和色彩
空间增强（图 3），从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。
图 2 多种成像条件下堆石料图像样本 图 3 石料图像标注与扩充
3.1.2 坝料颗粒轮廓感知 堆石料颗粒图像特征复杂，涵盖多变光照、堆叠形态、粒径广泛及形状非
规则性 ［22］ 。本文基于 YOLOv8m-seg 算法 ［23］ 构建了颗粒轮廓感知模型，该算法兼具高检测精度与效率，
并强化了对不同尺寸及形状实例的分割性能，高度契合堆石料分析场景。模型训练前，数据集按 8∶2
比例划分为训练集和验证集。训练后的模型平均精确度为 0.970，召回率 0.935，mAP50 和 mAP50-95
分别为 0.962 和 0.900。图 4 表明在复杂成像环境下，均能够准确分割堆石料颗粒图像，得到轮廓掩膜。
3.1.3 颗粒轮廓重构 如图 5（a），在堆叠状态下，表层颗粒间相互遮挡导致视觉轮廓不完整，不利于
提取轮廓的形状特征。因此，需要对残缺轮廓进行重构。首先采用凸包算法拟合残缺轮廓，得到形如
图 5（b）（c）的轮廓特征点。尽管颗粒轮廓形状具有不确定性，但整体呈类椭圆分布，本研究采用等效
椭圆拟合轮廓特征点 ［24］ ，不仅能够最大限度地保留颗粒轮廓的原始特性，同时也方便后续形状参数的
提取，如图 5（d）（e）。
图 4 不同成像条件下轮廓分割效果 图 5 堆叠石块凸包和等效椭圆的拟合效果
3.2 考虑颗粒堆叠的堆石料视觉级配估计
3.2.1 颗粒粒形特征统计 由于母岩晶格结构、物理力学性质及地质节理的相似性，特定工程堆石料
颗粒粒形具有相似性。为了分析颗粒粒形特征值，在工程现场随机采集了 6 个控制粒径的样本各 200
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