具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

图1为本申请实施例提供的基于机器视觉的石材含水率检测方法流程图，具体包括以下步骤：

S101：根据预设的色温、照度、湿度，获得指定石材的图像和重量，建立对应的含水率检测模型。

在本申请实施例中，针对不同种类的石材，以及同一种类但纹理相差过大的石材，分别建立其各自对应的含水率检测模型，用于相应种类石材含水率的针对性检测。

在建立含水率检测模型的过程中，需要针对不同种类的石材的实际应用场景的环境特点，确定采用特定的色温、照度、湿度，对石材进行试验，以根据石材在水分蒸发过程中获得的图像和重量，建立对应的含水率检测模型。

具体地，针对指定石材，其含水率检测模型的建立过程包括以下步骤：

第一，确定指定石材对应的预设的色温、照度湿度，获取指定石材在该色温、照度、湿度下的初始重量和初始图像，将初始重量对应的时刻作为指定石材的水分蒸发过程的开始。

第二，在指定石材的水分蒸发过程中，对指定石材进行多次称重和图像采集，以获取指定石材随着水分蒸发得到的若干变化重量和变化图像。其中，称重和图像采集是同时进行的，每次数据采集均可得到一个变化重量和一个对应的变化图像，具体可根据预设时间间隔对指定石材进行数据采集，比如每间隔一分钟。

第三，获取指定石材水分蒸发结束后得到的干燥重量，干燥重量表示指定石材的水分蒸发较小甚至趋近于无时对应的重量。

第四，根据干燥重量，计算指定石材在初始重量和变化重量时分别对应的实际含水率。假设石材在干燥重量时所含水分为0或者其他预设的固定值，则通过石材的干燥重量和其他重量数值之间的差值，可确定石材在其他重量数值时包含的水分，并进一步确定石材在当时对应的实际含水率。

第五，通过确定指定石材在每个重量值时的实际含水率，可确定指定石材的初始图像、各变化图像与对应的实际含水率。以初始图像、变化图像等各图像作为输入，以对应的实际含水率作为输出，作为训练集，进行模型的学习和训练，可得到训练后的指定石材对应的含水率检测模型。其中，含水率检测模型可以是基于机器学习的神经网络模型等。

在一个实施例中，在指定石材水分蒸发的过程中，针对采集到的各重量数值（包括上述初始重量和若干变化重量），可判断相邻的两个重量数值之间的差值。若差值不大于预设阈值，表示指定石材的重量数值变化的较快，即指定石材的水分蒸发速度也相对较快，此时石材的水分蒸发过程还在进行中。若差值小于预设阈值，表示指定石材的重量数值的变化较慢，其水分蒸发速度也较慢，可认为石材的水分蒸发过程结束，并确定该差值对应的两个重量数值中较小的数值为干燥重量。

进一步地，在得到训练集，进行模型训练的过程中，可对初始图像、变化图像进行特征提取，确定指定石材针对各图像对应的含水率特征，这样能够加强各图像中关于石材含水率的特征表达，有利于模型加强对特征的学习，以提高模型的准确性。之后在进行训练时，通过最小二乘法进行线性回归分析，并根据含水率特征和实际含水率，训练指定石材对应的含水率检测模型。

更进一步地，在对初始图像、变化图像进行特征提取时，可确定各图像灰度直方图的均值、方差、歪斜度、峰态共4个特征，作为指定石材针对各图像对应的含水率特征。后续可将特征提取得到的4个特征作为自变量，将实际含水率作为因变量，对模型进行训练。

另外，在采集到指定石材的各图像后，可首先对各图像进行图像预处理，通过图像灰度化、图像分割、亮度归一化、同态滤波处理及降噪处理等预处理方式，对图像的清晰度、特征等进行处理，以提高图像的清晰度和图像分析准确度，便于后续增强模型训练的准确性。

S102：根据待检测石材的种类，从预先建立的若干含水率检测模型中，选择与待检测石材匹配的含水率检测模型。

在本申请实施例中，预先根据不同种类的石材建立若干含水率检测模型后，在需要进行检测时，可根据待检测石材的种类，从预先建立的若干含水率检测模型中，选择与待检测石材匹配的含水率检测模型，用于进行检测。

在一个实施例中，若预先建立的含水率检测模型中不存在与待检测石材匹配的模型，可根据待检测石材的种类，进行数据采集，新训练与待检测石材匹配的模型。

S103：在预设的色温、照度下，采集待检测石材的待检测图像。

确定待检测石材所需的色温、照度、湿度，在该条件下采集待检测石材的图像，作为待检测图像。

S104：通过匹配的含水率检测模型，确定待检测图像对应的待检测石材的含水率。

将待检测图像输入与待检测石材匹配的含水率检测模型中，可得到输出的含水率，即为待检测石材在采集待检测图像时对应的含水率。

在本申请实施例中，利用机器视觉和图像处理技术，分析石材的图像特征与含水率之间的关系。基于图像灰度直方图的均值、方差、歪斜度、峰态四种图像特征，采用最小二乘法进行线性回归分析，建立含水率检测模型，实现了石材的含水率检测。这种方法操作简单，更加快捷方便，且通过图像特征的加强，使模型的检测结果具有较高的精度和准确性，实用性更强。

图2为本申请实施例提供的含水率检测模型的建立过程原理图。如图2所示，模型训练过程主要包括以下步骤：

（1）根据石材的应用场景所需的光照条件，调整光源，使石材周边的环境达到相应的色温和照度；

（2）调整石材周边环境的湿度达到预设数值要求；

（3）测量石材的初始重量（m₀）；

（4）获取石材当前的变化重量，进行图像处理和特征提取并记录；

（5）等待一定时间以使得石材内水分部分蒸发；

（6）再次测量石材当前的变化重量，进行图像处理和特征提取并记录；

（7）判断确定石材本次的变化重量和上次的变化重量之间的差值是否大于预设阈值；

若差值大于或等于预设阈值，则重复上述步骤（4）（5）（6）；

若差值小于预设阈值，则进入步骤（8）；

（8）根据获取到的图像、特征，以及计算得到的实际含水率，建立含水率检测模型。

图3为本申请实施例提供的含水率检测模型的应用示意图。如图3所示，根据待检测石材的种类，从预先建立的若干含水率检测模型中，选择与待检测石材匹配的含水率检测模型。根据待检测石材所需的环境条件，调整为对应的色温、照度和湿度，并采集待检测石材的待检测图像。通过匹配的含水率检测模型，计算确定待检测图像对应的待检测石材的含水率，并输出结果。

以上为本申请实施例提供的基于机器视觉的石材含水率检测方法，基于同样的发明思路，本申请实施例还提供了相应的基于机器视觉的石材含水率检测装置的第一部分和第二部分结构示意图，如图4和图5所示。

图4为本申请实施例提供的基于机器视觉的石材含水率检测装置的第一部分结构示意图，具体包括箱体41、环境调节模块42、称重模块43、图像采集模块44。

具体地，箱体41用于容纳石材40；环境调节模块42用于按照预设的色温、照度、湿度调节箱体内的环境；称重模块43用于测量石材在预设的色温、照度、湿度下的不同重量；图像采集模块44用于采集石材在不同重量时分别对应的图像。

进一步地，环境调节模块42包括色温照度计421、光源422、温湿度计423、空气干燥模块424及管道425。光源422包含多个可调亮度色温的LED光源，光源422根据色温照度计421测量的色温、照度数据，调整LED光源，以达到预设的色温、照度，以保证采集的石材图像稳定。空气干燥模块424根据温湿度计423测量的温湿度数据，对箱体41内的空气进行循环干燥，以达到预设的湿度，便于控制石材的水分蒸发速度。

进一步地，图像采集模块44包括微动滑台441、相机442。微动滑台441根据石材的厚度，带动相机442移动，以远离或靠近石材，便于采集石材的图像。

更进一步地，称重模块43由称重传感器431、支脚432组成。在采集石材图像的同时，利用称重模块测量石材的重量，称重传感器将采集的数据传送到计算机中。

图5为本申请实施例提供的基于机器视觉的石材含水率检测装置的第二部分结构示意图。

如图5所示，石材含水率检测装置还包括图像处理模块45。图像处理模块45用于获取石材的重量、图像，计算石材在不同重量时对应的实际含水率，训练含水率检测模型，以通过含水率检测模型，检测指定石材的含水率。

具体地，图像处理模块包括运动控制卡451、数据采集卡452、图像采集卡453等内部板卡。运动控制卡451通过运动控制器4511控制微动滑台441滑动，以控制图像采集。数据采集卡452与温湿度计423、色温照度计421连接，确定箱体41内的环境条件，并据此控制光源422。数据采集卡452还与称重传感器431连接，获取石材的重量。图像采集卡452与相机442连接，用于获取石材的图像。

进一步地，图像处理模块将获取的图像、重量、温湿度、色温、照度等数据进行处理，计算并建立含水率检测模型，以及，根据待检测石材的种类，从预先建立的若干含水率检测模型中，确定与待检测石材匹配的含水率检测模型，对待检测石材的含水率进行检测。

在一个实施例中，以白麻花岗岩板材为例，对本方案进行解释及验证。

制备含水率饱和的白麻花岗岩板材，放入石材含水率检测装置中，进行含水率检测模型的建立工作。经过训练可得到含水率检测模型的表达式如下：

式中，y为白麻花岗岩的含水率，X₁为灰度直方图的均值，X₂为灰度直方图的方差，X₃为灰度直方图的歪斜度，X₄为灰度直方图的峰态。

在含水率模型建立后，可采用同一批次多块不同含水率的白麻花岗岩样本对上述模型进行测试，得到含水率的检测值。测试结果如表1所示。

表1

本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。