本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于機(jī)器視覺的黑鎢礦石圖像分割方法，該方法獲取黑鎢礦石圖像的灰度圖像，對(duì)灰度圖像進(jìn)行超像素分割，得到預(yù)設(shè)數(shù)量的初始超像素塊；獲取黑鎢礦石圖像的邊緣二值圖，根據(jù)邊緣二值圖中的局部極大值點(diǎn)得到黑鎢礦石圖像中的礦石數(shù)量；結(jié)合每個(gè)初始超像素塊內(nèi)的礦石數(shù)量和礦石邊緣的邊緣點(diǎn)位置構(gòu)建綜合目標(biāo)函數(shù)，由綜合目標(biāo)函數(shù)獲取預(yù)設(shè)數(shù)量的最優(yōu)值；基于最優(yōu)值對(duì)灰度圖像重新超像素分割，得到多個(gè)目標(biāo)超像素塊；對(duì)目標(biāo)超像素塊進(jìn)行聚類確認(rèn)優(yōu)質(zhì)礦石對(duì)應(yīng)的目標(biāo)超像素塊。通過對(duì)超像素分割算法的改進(jìn)，使得黑鎢礦石圖像中礦石的分割更加準(zhǔn)確，提高了黑鎢礦石的初選識(shí)別效率，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化鑒別篩選。