背景

为什么视觉AI是砂石检测首选方案？传统砂石粒径检测依赖人工筛分或机械测量，存在效率低，主观误差大等问题。视觉AI技术通过高精度成像+智能算法分析，可实现：效率跃升：以10毫秒/区域的检测速度助力机器质检；精度革命：粒径测量误差≤0.1mm，达工业级微米标准；全流程自动化：从成像、分析到报告生成无缝衔接，快速溯源。

挑战

1. 图像采集的物理限制

非共面问题：在拍摄过程中，尺子和石头的上表面通常不在同一个平面内。这种情况下，以尺子为参考尺寸进行计算时会产生误差。例如，实际尺寸为6.5mm的石头，计算出来的尺寸为6.3mm，误差为0.2mm。

表面不平整：石头表面凹凸不平，这会导致拍摄时的光照不均匀，影响图像的清晰度和一致性，进而影响粒径的准确测量。

拍摄角度和距离：拍摄角度和距离的变化会影响图像中石头的大小和形状，导致测量结果不准确。需要确保拍摄设备在固定位置和角度进行拍摄，以减少这种误差对模型的干扰。

2. 图像处理的挑战

纹理和颜色变化：石头表面可能存在各种纹理和颜色变化，这会干扰视觉模型的识别和测量。例如，某些纹理可能会被误认为是颗粒的边界，导致粒径测量不准确。

颗粒粘连：在拍摄过程中，石头颗粒可能会相互粘连，形成一个较大的团块。这会导致视觉模型难以准确区分单个颗粒，从而影响粒径的测量。

光照条件：光照条件的变化会影响图像的质量和对比度，进而影响视觉模型的性能。需要确保拍摄环境的光照条件稳定且均匀，以提高图像的质量和一致性。

DaoAI World定制解决方案

我们始终致力于精准解决客户的实际问题；从代码优化到硬件升级，我们提供丰富的解决方案

算法层面：针对非共面问题，我们预设了反锐化掩模减少模糊边缘对于尺寸计算的影响并对比例动态进行校准；针对表面不平整与光照不均等问题，我们提供可选的直方图均衡化强制拉伸灰度分布，补偿局部阴影和过曝；双边滤波闭运算填充，开运算等降低凹凸表面的噪声影响；针对拍摄角度变化和距离变动引起的形变，我们固定缩放比例，避免产生像素尺度波动；针对颗粒粘连问题，我们的智能分割模型无需后处理，在训练阶段就可以自动切割，将样本单独分离出来，降低沙子和粘连颗粒对后续检测的影响。

硬件层面：我们的平台支持兼容市面上主流品牌的2D相机，同时我们自研的DaoAI 相机可以提供硬件级优化：相机具备高动态范围（HDR）的1800万像素，多方向 Scheimpflug 原理照明设计有效解决对焦，遮挡，失真和反射等问题，极大程度减少了光照条件对后续检测精度的影响，同时提供细节丰富的点云成像。

详细步骤教程

通过此教程，您将熟练掌握如何使用DW SDK完成砂石检测所需要的全部步骤：
Step1激活DaoAI World SDK使用许可：在开始前，请确保您已经购买了DaoAI World SDK使用许可（如果您尚未购买或者遇上激活问题，请联系我们的技术人员提供线上支持）。
Step2 部署本地SDK：详细的部署方案请参考我们的DaoAI World官方文档，完成本地SDK部署
Step3图像预处理：（Advanced preprocessing函数）此步骤可以优化图像质量，突出目标特征，减少噪声干扰，适配模型输入需求。

经过预处理的图像

智能切割后单独分离的样本图像

衍生应用场景

矿石智能分选：基于粒径+纹理特征分级（提高铜矿分选精度）；米粒粒径检测：实时监控米粒粒径是否达标（提高粒径合格率）；Basf晶体覆盖：晶体覆盖率计算与粒径大小分析（缩短检测所需时间）。

总结

通过定制化算法（预处理增强、模型调优、后处理过滤），我们有效解决了非共面误差、表面不平整、纹理干扰等核心问题，使测量误差控制在±0.1mm内。然而，算法的鲁棒性高度依赖输入图像质量——可以选择更高规格参数的相机（如DaoAI），凭借硬件层面的优化，可进一步消除普通相机的物理限制带来的检测限制，为工业检测提供像素级精度的图像输入，确保算法潜力最大化释放。