Characterizing segregation in blast rock piles a deep-learning approach leveraging aerial image analysis

要約

発破岩石材料はさまざまな工学用途で重要な役割を果たしますが、採石場の杭の勾配に沿って粒子サイズが大幅に変化する偏析現象は、採石場の材料の保管と取り扱いの最適化に課題をもたらします。
この研究では、このような岩石破片の分離を特徴付ける高度な画像解析手法を導入しました。
詳細な岩石破片のサイズ分布の正確な描写は、ドローンで撮影した画像の分析と、拡張ベースの後処理技術と統合された強化された Unet セマンティック セグメンテーション モデルの適用によって達成されました。
採石場の斜面は 4 つの垂直セクションに層化され、各セクションのサイズ分布は楕円体形状の近似によって定量化されました。
我々の結果は、より細かい粒子が上部の傾斜領域に集中し、より粗い粒子が下部の傾斜領域に集中している、顕著な垂直偏析パターンを明らかにしました。
相対的な特徴的な直径を利用して、分離の程度についての洞察を提供し、それによってフラグメントサイズの空間的不均一性をより明確に示しました。
この研究で概説された技術は、破片サイズの分布を評価するためのスケーラブルで正確な方法を提供し、採石場管理における資源管理と運用上の意思決定により良い情報を提供できる可能性があります。

要約(オリジナル)

Blasted rock material serves a critical role in various engineering applications, yet the phenomenon of segregation-where particle sizes vary significantly along the gradient of a quarry pile-presents challenges for optimizing quarry material storage and handling. This study introduces an advanced image analysis methodology to characterize such segregation of rock fragments. The accurate delineation of detailed rock fragment size distributions was achieved through the analysis of drone-captured imagery, coupled with the application of an enhanced Unet semantic segmentation model integrated with an expansion-based post-processing technique. The quarry slope was stratified into four vertical sections, with the size distribution of each section quantified via ellipsoid shape approximations. Our results disclose pronounced vertical segregation patterns, with finer particles concentrated in the upper slope regions and coarser particles in the lower. Utilizing relative characteristic diameters, we offered insight into the degree of segregation, thereby illustrating the spatial heterogeneity in fragment size more clearly. The techniques outlined in this study deliver a scalable and accurate method for assessing fragment size distribution, with the potential to better inform resource management and operational decisions in quarry management.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google