一种钢卷边裂识别方法、系统、介质和终端与流程

文档序号:26053120发布日期:2021-07-27 15:29阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种钢卷边裂识别方法,其特征在于,包括:

获取钢卷侧面图像并进行数据标注,生成数据集,所述数据集包括钢卷分割数据集和边裂识别数据集;

根据所述数据集分别建立钢卷分割模型和钢卷边裂识别模型,并进行训练;

采集目标区域内钢卷的实时图像,并输入至训练后的钢卷分割模型,将钢卷区域图像分割至预设目标尺寸,获取图像分割结果;

将所述图像分割结果输入至训练后的钢卷边裂识别模型,获取边裂识别结果;

根据所述边裂识别结果,获取钢卷边裂部位在实际场景中的位置信息。

2.根据权利要求1所述的钢卷边裂识别方法,其特征在于,多角度采集所述钢卷侧面图像,并将其作为原始图像输入至钢卷分割模型,获取仅包含钢卷区域的掩膜图像,所述多角度包括钢卷卷芯两侧中每一侧的左上,左下,右上和右下方位。

3.根据权利要求2所述的钢卷边裂识别方法,其特征在于,

根据原始图像尺寸和预设目标尺寸对所述掩膜图像进行图像分割,将所述掩膜图像分割为若干预设尺寸的可重叠、且不重复的掩膜子图像;

根据所述掩膜子图像,获取边裂识别结果。

4.根据权利要求3所述的钢卷边裂识别方法,其特征在于,

获取水平方向分割后掩膜子图像的数量与每张掩膜子图像的起始位置;

获取竖直方向分割后掩膜子图像的数量与每张掩膜子图像的起始位置;

根据预设目标尺寸和图像水平,以及竖直方向起始位置,将所述掩膜图像分割为可重叠、且不重复的标准图像;

获取每个标准图像在原始图像中的相对位置。

5.根据权利要求4所述的钢卷边裂识别方法,其特征在于,

所述水平方向分割后掩膜子图像的数量与每张掩膜子图像的起始位置,根据采集到的原始图像水平方向像素值、预设的分割后图像的像素值、水平方向各图像的起始位置坐标、以及相邻两张图片之间水平方向重叠部分的像素值的获取;

所述竖直方向分割后掩膜子图像的数量与每张掩膜子图像的起始位置,根据采集到的原始图像竖直方向像素值、预设的分割后图像的像素值、水平方向各图像的起始位置坐标、以及相邻两张图片之间水平方向重叠部分的像素值的获取;

所述相邻两张图像之间重叠部分的像素值根据水平方向相邻两张掩膜子图像之间重叠部分像素值、竖直方向两张掩膜子图像之间重叠部分像素值、以及水平、竖直方向上切割后掩膜子图像的数量获取。

6.根据权利要求5所述的钢卷边裂识别方法,其特征在于,通过如下公式获取水平方向分割后掩膜子图像的数量与每张掩膜子图像的起始位置,

其中,p为水平方向的分割后图像的数量,w为采集到的原始图像水平方向像素值,n为预设的分割后图像的像素值,x为水平方向第i张图像的起始位置x轴坐标,c为相邻两张图片之间水平方向重叠部分的像素值。

7.根据权利要求5所述的钢卷边裂识别方法,其特征在于,通过如下公式获取竖直方向分割后掩膜子图像的数量与每张掩膜子图像的起始位置,

其中,q为水平方向的分割后图像的数量,h为采集到的原始图像竖直方向像素值,n为预设的分割后图像的像素值,y为水平方向第j张图像的起始位置y轴坐标,d为相邻两张图片之间竖直方向重叠部分的像素值。

8.根据权利要求5所述的钢卷边裂识别方法,其特征在于,通过如下公式获取相邻两张图像之间重叠部分的像素值:

其中,c为水平方向相邻两张掩膜子图像之间重叠部分像素值,d为竖直方向两张掩膜子图像之间重叠部分像素值,p、q分别为水平、竖直方向上切割后掩膜子图像的数量,i为水平方向第i个掩膜子图像,j为竖直方向的第j个掩膜子图像。

9.根据权利要求2所述的钢卷边裂识别方法,其特征在于,所述边裂识别结果包括掩膜子图像的边裂位置信息,所述边裂位置信息包括边裂部位外接矩形框左上角x,y轴的坐标值、外接矩形框右下角x,y轴坐标值,以及检测结果置信度;

将所述边裂位置信息映射到原始图像中,获取边裂部位的实际位置;

通过非极大值抑制算法获取边裂部位的实际位置的最优结果。

10.根据权利要求9所述的钢卷边裂识别方法,其特征在于,通过如下公式将所述边裂位置信息映射到原始图像中:

其中,x,y为映射得到的原始图片上边裂部位外接矩形的对应x,y轴坐标,x,y为分割后图像中的边裂位置x,y轴坐标,n为预设的分割后图像尺寸,c、d分别为水平、竖直方向相邻两张掩膜子图像之间重叠部分像素值,i为水平方向第i个掩膜子图像,j为竖直方向的第j个掩膜子图像。

11.一种钢卷边裂识别系统,其特征在于,包括:

数据模块,用于获取钢卷侧面图像并进行数据标注,生成数据集,所述数据集包括钢卷分割数据集和边裂识别数据集;

模型建立及训练模块,用于根据所述数据集分别建立钢卷分割模型和钢卷边裂识别模型,并进行训练;

图像采集模块,用于采集目标区域内钢卷的实时图像,

将图像采集模块采集的实时图像输入至训练后的钢卷分割模型,将钢卷区域图像分割至预设目标尺寸,获取图像分割结果;

将所述图像分割结果输入至训练后的钢卷边裂识别模型,获取边裂识别结果;

根据所述边裂识别结果,获取钢卷边裂部位在实际场景中的位置信息。

12.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于:所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述方法。

13.一种电子终端,其特征在于,包括:处理器及存储器;

所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序,以使所述终端执行如权利要求1至10中任一项所述方法。


技术总结
本发明提供一种钢卷边裂识别方法、系统、介质和终端,其方法包括:获取钢卷侧面图像并进行数据标注,生成数据集,根据数据集分别建立钢卷分割模型和钢卷边裂识别模型,并进行训练;采集目标区域内钢卷的实时图像,并输入至训练后的钢卷分割模型,将钢卷区域图像分割至预设目标尺寸,获取图像分割结果;将图像分割结果输入至训练后的钢卷边裂识别模型,获取边裂识别结果;根据边裂识别结果,获取钢卷边裂部位在实际场景中的位置信息,便于对边裂缺陷进行针对性的工艺控制措施,可实施性较强。一方面,可以提高识别的效率和识别的准确度,另一方面,克服了钢铁冶炼过程中的环境恶劣,避免了人工观察潜在的危险因素,提高了检测的安全性。

技术研发人员:谢小东;刘斌;袁钰博;刘璇;许怀文
受保护的技术使用者:中冶赛迪重庆信息技术有限公司
技术研发日:2021.05.31
技术公布日:2021.07.27
当前第2页1 2 
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1