Page 52 - 2025年第56卷第10期
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量约 465 万 m³，分为多个填筑区。其中，过渡料、上游堆石料从料场直接开采上坝，该料场岩性主要为
变质细砂岩，填料设计级配包络线后，需要高效、高密度、高精度的级配检测方法保证填料质量。
5.1 软硬件系统集成 根据级配推理系统框架，完成了核心算法的研发和软硬件的安装集成。工程实
际系统应用方式如图 13。系统由数据采集、传输、处理和结果展示模块构成。在地磅站，图像采集单
元采用 800 万像素工业相机，搭配 2.7 ~ 12 mm 变焦镜头，确保清晰成像。考虑到坝料运输任务一般由
特定车型执行，同时设置读取距离为 0 ~ 30 m 的 RFID 读卡器，车辆配备无源 RFID 标签，用于关联车
辆身份、坝料类型和级配检测结果。数据通过高速网络传输至处理中心，经搭载深度学习框架的高性
能服务器分析处理。最终，检测结果通过专门开发的 PC 端应用程序实时推送。按照第 2 节的检测流
程，当级配检测结果在要求的级配包络线范围内时，认为该车运载为合格料；反之，则为不合格料。
并实时向 PC 端和移动端推送检测结果，施工管理人员可随时查看。
图 13 堆石料级配视觉智能推理软硬件系统
基于第 3 节研发该系统的核心算法，分别构建上游堆石料和过渡料的级配推理模型。填料爆破作
业完成后，分时段选取代表性样本（2 ~ 3 m ）进行筛分实验，作为代表性级配。所以，在推理模型构
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建过程中，模型输入来源于石料的视觉识别级配，模型输出为筛分级配。其中，上游堆石料包括 12 个
粒径区间（边界为 0、0.075、0.5、1、2、5、20、50、100、200、400、600、800 mm）80 组样本；过渡
料包括 12 个粒径区间（边界为 0、0.075、0.5、1、2、5、10、20、40、60、100、150、300 mm）40 组样
本，筛分级配曲线如图 14 所示。
图 14 代表性铲斗样本筛分级配曲线
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