视觉测量法：提升相似材料模型裂隙检测与定位精度

"本文提出了一种基于视觉测量的相似材料模型裂隙检测与定位方法，旨在提高检测效率和精度。该方法包括图像预处理、多级连通域滤波、编码点识别与定位以及像点畸变校正，最终通过直接线性变换获取裂隙的实际精确位置。实验结果显示，该方法在X、Y方向上的定位误差不超过0.920mm，适用于矿山开采中的岩层破坏研究。" 本文主要介绍了一种创新的裂隙检测技术，尤其适用于相似材料模型中的应用。当前，相似材料模拟实验中的裂隙检测与定位存在效率低下和精度不足的问题。为解决这一问题，研究人员提出了一种基于视觉测量的解决方案。 首先，该方法涉及图像预处理步骤，目的是去除图像噪声。针对图像噪声的特点，采用了一种多级连通域滤波方法，这种滤波方法能够有效地减少噪声干扰，同时保持图像的重要特征。 接下来，研究者利用标志点的外观和几何特性，设计了一种标志点中心定位和编码点识别算法。这个过程是检测和定位的关键，因为它能准确地提取出编码点的中心坐标，这些编码点作为后续步骤的参考点。 然后，为了纠正由于光学系统导致的像点畸变，采用了一个严格的畸变校正模型。这一校正步骤对于确保测量结果的准确性至关重要。 最后，以提取的编码点作为控制点，通过直接线性变换（DLT）进行坐标转换，从而确定模型裂隙的实际位置。这种方法实现了高效、精确的裂隙检测与定位，实验数据显示，其在X和Y方向上的定位中误差不超过0.920mm。 该技术的应用价值在于，它能够为矿山开采中岩层破坏以及“三带”（即破坏带、塑性带和弹性带）发育规律的研究提供准确的数据支持。通过这种先进的检测手段，可以更深入地理解地质结构的变化，为矿产资源的安全开采和环境保护提供科学依据。 这篇研究论文提出的基于视觉测量的裂隙检测与定位方法，不仅提高了检测效率，也显著提升了定位精度，对于相似材料模拟实验领域具有重要的理论和实践意义。其贡献在于开发了一套完整的图像处理流程，为地质力学实验提供了新的工具和技术。