01 项目背景：从“人工筛分 + 经验估算”走向数据化决策
在矿山生产与选矿工艺优化中，矿石粒径分布是影响破碎效率、筛分效果、磨矿能耗与最终回收率的关键指标之一。传统的粒径测量多依赖人工筛分与目测估算，通常面临三类痛点：
效率瓶颈明显：样品准备、筛分、称量、记录和统计耗时长，难以满足高频检测需求。
主观误差不可控：不同人员、不同批次的判定标准不一致，导致数据可比性差。
批量化与可追溯不足：图像、结果与统计数据分散存储，难以形成完整的数据链路，无法沉淀可复用的分析资产。
客户（信息已脱敏，以下简称“客户”）希望建立一套高效率、可复制、可追溯的粒径检测方案，在不增加过多人力投入的前提下，实现：
面向矿石照片的快速粒径统计与分布分析；
输出标准化结果文件，便于横向对比与长期追踪；
为破碎/筛分参数调整提供更及时、更客观的依据。
02 方案概述：AI自动分割 + 比例尺换算 + 统计导出，一次完成
客户最终采用了矿石图像分割软件作为核心工具，将现场照片转换为结构化数据。软件以 Meta 发布的 SAM（Segment Anything Model） 为核心分割引擎，提供从图像加载、智能分割、人工校正到数据导出的完整工作流，主要能力包括：
一键自动分割：自动识别并分割图像中的矿石颗粒，输出轮廓与编号；
参考球自动检测 / 手动比例设定：建立像素与真实尺寸的换算关系；
点选编辑纠正：对漏分、粘连等问题进行新增、合并、删除；
多格式数据导出：支持 CSV / Excel / JSON，包含粒径与形状等多维参数；
工程轮廓导出：支持 DXF/DWG（建议优先 DXF）用于 CAD/工艺分析场景；
统计分析体系：包含 D10/D50/D90 等特征粒径、均匀系数 Cu、曲率系数 Cc 等工程指标，并可生成粒径分布与累积分布数据。
说明：软件支持 GPU（CUDA）加速，可在 Windows 10/11 环境下运行，适用于现场工程师与实验室人员日常使用。
03 现场落地流程：从采集到报告的“标准化四步法”
为了保证数据稳定性与可复用性，客户将软件能力沉淀为一套易执行的流程规范，并在多个班次、多个采样点上形成统一操作口径。
第一步：图像采集标准化（决定上限）
客户将采集环节作为质量控制的第一道关口，重点统一：
光照与清晰度：避免强反光与阴影，确保边界清晰；
拍摄角度与距离：尽量垂直拍摄，保持视角稳定；
参考球配置：每张图像尽量放置颜色对比明显的参考球（支持红/橙/黄/蓝/绿等），并记录其物理直径（mm）。
经验：拍摄阶段做到“可复现”，后续分割与统计才能做到“可对比”。
第二步：一键自动分割（5–30 秒完成初版识别）
将图像导入软件（支持 PNG/JPG/JPEG/BMP/TIFF 等），在“模型参数”区域选择模型类型并设置最小分割面积阈值后，点击 开始自动分割（F5）：
软件自动输出每个颗粒的轮廓与编号；
可按需显示/隐藏轮廓线、填充色块与序号标签，提升检查效率；
在 GPU 加速启用的情况下，可满足现场“快速出结果”的节奏。
第三步：比例尺设定（把“像素尺寸”变成“真实粒径”）
粒径计算的关键是比例尺换算。客户根据现场条件，选择两种方式之一：
方式 A：参考球自动检测（优先）
输入参考球直径（mm）；
选择参考球颜色（auto 自动或指定颜色）；
点击“自动检测”，软件自动识别并绘制圆形标记，建立像素/毫米比例。
方式 B：手动画圆设定（兜底）
当自动检测不理想（例如背景颜色接近、遮挡）时：
点击“手动画圆”；
在原图画布点击确定圆心，拖拽到边缘完成画圆；
软件自动完成比例换算并显示结果。
设定比例后，客户通常会使用“排除参考球”功能，自动移除与参考球重叠的分割区域，避免将参考球误计入颗粒统计。
第四步：点选编辑纠错 + 一键导出（形成可追溯的数据资产）
面对矿石边界粘连、遮挡导致的漏分/误分，客户使用“点选编辑模式”进行快速纠偏：
新增：点击空白区域自动识别并添加新颗粒；
合并：多选相邻区域后合并，处理“同一颗粒被切碎”的情况；
删除：删除误识别区域（噪声、背景碎片等）。
完成校正后，客户会按统一命名规则导出结果，形成“图像—轮廓—统计”的闭环：
导出分析数据：CSV/Excel/JSON（用于统计、报告、历史对比）；
导出 CAD 轮廓：DXF/DWG（用于工程复核或工艺沟通）；
保存结果图像：用于复盘与审计留档。
04 输出指标：不只看“粒径”，也看“形貌”
相比只输出单一粒径值的方式，本方案在工程应用中更强调“多指标联动”。软件导出的单颗粒与统计摘要，覆盖：
单颗粒参数（示例）
等效圆直径（mm）：基于面积换算，便于工程表达
公式：D = 2√(A/π)
面积（mm²）、周长（mm）
圆形度：4πA/P²（越接近 1 越圆）
长轴/短轴（mm）、椭圆度（长轴/短轴）
统计摘要（示例）
基本统计：颗粒总数、平均粒径、标准差、中位数、变异系数
特征粒径：D10、D25、D50、D75、D90、D95
工程指标：均匀系数 Cu、曲率系数 Cc
分布数据：粒径分布直方图与累积分布数据（用于绘制级配曲线）
这使客户能够从“单次检测结果”升级为“过程控制数据”，支撑跨班次、跨料堆、跨工况的对比分析。
05 项目成效：效率提升、数据一致性提升、可追溯闭环形成
在该粒径检测/级配分析场景中，客户重点关注三类收益：
检测效率提升：由“耗时筛分/人工记录”转为“图像分析 + 一键导出”，显著缩短单批次检测周期；
结果一致性提升：通过统一的采集规范、比例尺设定与参数阈值，减少人员差异带来的波动；
可追溯与可复用：结果图像、轮廓文件与结构化数据统一归档，形成可复盘的历史库，支持趋势分析与工艺验证。
06 可复制经验：让AI分析在现场“稳定跑起来”
为了确保在不同批次图像上都能获得稳定结果，客户沉淀了三条可复制实践：
拍摄先标准化：统一光照、角度、参考球摆放与直径记录，降低输入波动；
参数先固化再微调：在典型样本上确定模型类型与最小面积阈值，形成基线；遇到漏分再按规则微调；
先自动、后编辑、再导出：先跑自动分割获得“80% 结果”，再通过点选编辑补齐“最后 20%”，整体效率与准确性更平衡。
07 总结：从“看得见的图片”到“用得起的数据”
在粒径检测/级配分析场景下，矿石图像分割软件通过“AI分割 + 比例尺换算 + 统计导出”的闭环流程，帮助客户把矿石照片快速转化为可分析、可对比、可追溯的结构化数据资产，为工艺优化与质量控制提供更及时、更客观的依据。