用于光粒度分析的土壤图像及其对应粒径分布数据集
计算机视觉与模式识别
2025-06-25 v2 图像与视频处理
摘要
传统的粒径分布（PSD）分析会造成显著的停机时间，并且劳动力和维护成本高昂。这些缺点可以通过将光学粒度分析集成到常规岩土工程实验室工作流程中来缓解。本文介绍了一个高分辨率数据集，包含在魁北克省蒙特利尔地区收集的321个不同土壤样本的12,714张图像及其PSD分析。它旨在为岩土工程应用中训练卷积神经网络（CNN）提供一个稳健的起点。土壤样本以标准化的俯视位置拍摄，分辨率为45 MP，最小比例为每像素39.4微米，包括其湿润和干燥状态。使用了定制的测试台，采用13x9英寸的白色铝托盘，样品以薄层铺展在上面。对于超出尺寸限制的样品，采用锥形四分法进行质量缩减。
引用
@article{arxiv.2506.17469,
title = {Dataset of soil images with corresponding particle size distributions for photogranulometry},
author = {Thomas Plante St-Cyr and François Duhaime and Jean-Sébastien Dubé and Simon Grenier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.17469},
year = {2025}
}
备注
8 pages, 10 figures, conference