随着社会飞速发展,混凝土在现实生活中的应用非常普遍,广泛用于道路桥梁建设、建筑物、装修等各领域。这对混凝土的性能指标提出了更高的要求,而影响混凝土的性能有诸多因素,如混凝土的用水量、水灰比、含沙率、水泥品种、骨料条件、外加剂等都会对混凝土的性能有一定的影响。目前,由于使用的还是过去的设备和方法,在配比过程中完全依赖于经验来完成这个过程,无法根据对象需求进行量化实现配比控制。本文针对混凝土的沙石骨料在进入搅拌设备之前,通过CCD摄像机获取骨料图像,基于MATLAB仿真平台,运用数字图像处理技术,并对粘连图像采用自适应模糊C均值聚类算法和标记分水岭算法进行分割,实现混凝土骨料(主要为不同粒径的岩石颗粒)图像的自动分割、边缘检测、颗粒标记、检测和统计分析等功能。本文所做主要工作如下:(1)确定本文研究方案,采用数字图像处理技术对混凝土石粒材料进行颗粒度分析。考虑到现场环境和本课题的要求,选取CCD摄像机拍摄采集图像,选取张正友标定法作为图像标定方法。针对图像处理方案进行分析,确定图像分割方法,同时明确研究对象混凝土石粒材料的特征参数;(2)运用图像处理技术,对采集到的颗粒图像进行预处理。首先做灰度图像处理,然后对比均值滤波、中值滤波和梯度倒数加权法等滤波方法,对比分析后选取效果更合适的滤波方法;再对图像进行均衡化,增强图像对比度;在阈值二值化处理过程中,选用迭代式阈值分割和最大类间方差法进行阈值分割对比,完成图像二值化;(3)将自适应模糊C均值聚类算法和标记分水岭算法结合,分割粘连的混凝土材料图像,并提出了模糊加权指数m和聚类中心数目c的确定方法。通过对混凝土材料图像进行前景、背景标记,并对各区域做极值标定,最后完成了粘连颗粒的分割;(4)通过摄像机模型,采用张正友标定法获取相机内外参数,然后通过相机坐标系与世界坐标系之间的关系进行换算,得到图像与实际颗粒值的比例关系。再根据分割结果提取岩石颗粒度的特征参数,并对颗粒度结果进行分析。通过对本课题的研究,实现了基于图像处理的自适应模糊C均值聚类算法和标记分水岭算法的混凝土岩石骨料的粘连图像分割,能够实时获取骨料的颗粒度信息。将本课题提出的方法运用于实际生产中,将会使得混凝土的生产工作效率和性能得到了极大的提高,用户的经济效益和社会效益也相应的提高。