简介： 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的黑钨矿石图像分割方法，该方法获取黑钨矿石图像的灰度图像，对灰度图像进行超像素分割，得到预设数量的初始超像素块；获取黑钨矿石图像的边缘二值图，根据边缘二值图中的局部极大值点得到黑钨矿石图像中的矿石数量；结合每个初始超像素块内的矿石数量和矿石边缘的边缘点位置构建综合目标函数，由综合目标函数获取预设数量的最优值；基于最优值对灰度图像重新超像素分割，得到多个目标超像素块；对目标超像素块进行聚类确认优质矿石对应的目标超像素块。通过对超像素分割算法的改进，使得黑钨矿石图像中矿石的分割更加准确，提高了黑钨矿石的初选识别效率，实现了自动化鉴别筛选。