板坯上料自动识别装置及其识别方法与流程

本发明涉及冶金技术领域，特别是涉及一种板坯上料自动识别装置及其识别方法。

背景技术：

在钢铁企业，目前板坯上料都是人工抄号核料，不仅效率低，而且出错率高。

技术实现要素：

本发明旨在提供一种板坯上料自动识别装置及识别方法，旨在提高自动化程度，实现流水线操作，从而提高生产效率、减轻劳动强度、减少出错率。

本发明的技术方案：

板坯上料自动识别装置，包括字符识别系统和识别模块。字符识别系统包括图像抓拍系统和图像预处理系统。所述的图像抓拍系统包括摄像机、照明装置、光电装置，照明装置和摄像机分别设置于板坯经过的光源所在运输辊道两侧；所述的图像预处理系统包括图像采集单元、图像定位单元、图像分割单元、选择去除单元、字符发送单元。

当待识别的板坯从工作台上方经过时，图像抓拍系统自动获取图像进行识别；照明装置用于坯料运输到光源所在运输辊道时触发光电开关；光电装置用于给予图像采集装置一个开关量信号。图像预处理系统用于对照片进行反相或图像增强以找到字符在图中的具体位置然后将字符逐个切分出来。图像采集单元是当板坯经过该识别装置时，利用光源触发光电信号对对应板坯的板坯号进行抓拍，在连续的视频流中判断完整板坯号喷码，并抽取一帧，作为后续处理的图像；图像分割单元用于把具有完整板坯号的光学图像切割成单字符的数字图像，形成单个字符码；选择去除单元选择清晰的一个图像后将其它重复部分图像去除以形成完整的字符；字符发送单元用于把切割成的单字符码发送到特征库进行比对识别。

板坯上料自动识别装置的识别方法，包括以下步骤：

a.从板坯不同侧面获取板坯号的光学图像；

b.采集图像中包含字符的数字图像

c.对板坯的数字图像自动喷码图像定位；

d.收集一定量的图像数据以建立字符特征库；

e.对选出的一张含有13个字符的图像进行切割成单个字符码；

f.单字符发送到已有的特征库进行特征值比对从而得到最终的识别结果；

g.当截取的图像不能识别时，重新对采集图像，保留一张包含清晰切割成功的图像，其它重复部分图像去除，形成完整的字符，再次进行字符切割识别。

本发明的优点：通过建立的图像采集和图像处理，收集大量的图像数据；利用神经网络图像数据进行特征库的训练得到字符特征库；把预处理后的单字符图像数据用同一个神经网络模型提取特征，再与已有的特征库进行特征值比对，从而得到最终的识别结果，实现板坯上料流水线自动操作，提高生产效率、减轻劳动强度、减少出错率。

附图说明

图1为本发明板坯识别装置的结构图。

图2为图像抓拍系统结构图。

图3为本发明板坯识别装置的合成装置图。

图4为本发明板坯识别方法的步骤流程图。

图5为本发明板坯识别方法的合成流程图。

图2中：1-照明装置，2-摄像机，3-金属支架，4-系统盒。

具体实施方式

以下结合附图和实施例对本发明做进一步说明。

图1所示；板坯上料自动识别装置，包括字符识别系统和识别模块；所述的字符识别系统包括图像抓拍系统和图像预处理系统。

图2所示：图像抓拍系统包括摄像机2、照明装置1、光电装置，照明装置1和摄像机2分别设置于板坯经过的光源所在运输辊道两侧并安装在金属支架3上，当待识别的板坯从工作台上方经过时，图像抓拍系统自动获取图像进行识别；照明装置1用于坯料运输到光源所在运输辊道时，触发光电开关；光电装置用于给予图像采集装置一个开关量信号。图像预处理系统安装在嵌入式系统盒4中，用于对照片进行反相或图像增强以找到字符在图中的具体位置然后将字符逐个切分出来。图像预处理系统包括图像采集单元、图像定位单元、图像分割单元、字符发送单元；图像采集单元是当板坯经过该识别装置时，利用光源触发光电信号对对应板坯的板坯号进行抓拍，在连续的视频流中判断完整板坯号喷码，并抽取一帧，作为后续处理的图像；图像分割单元用于把具有完整板坯号的光学图像切割成单字符的数字图像，形成单个字符码，其中还包括，将其它重复部分图像去除以形成完整的字符的选择去除单元；字符发送单元用于把切割成的单字符码发送到特征库比对识别。

图3所示：板坯识别装置包括：切割单元，用于将截取图中具有板坯条码的部分进行字符切割；选择去除单元，用于将板坯字符切割缺失不完整的字符去除，对应整张截图照片随之去除，重新选择切割，最终形成完成字符识别码。

工作时，首先将截图中清晰明确的具有板坯字符码的部分进行切割。在切割时，字符码可能会出现切割缺失或者重合的部分；在选择去除时，需要将重合的部分调整，缺失不全的去除，再次重新切割，跟特征库比对，最后形成一个完整清晰的字符码。

所述的图像抓拍系统包含两个摄像头，分别从设置在板坯经过的辊道两侧金属支架上，用于获取板坯两个侧面的图像。在板坯进行图像获取时，需要从两个方向进行图像获取，两个摄像头分布在板坯两侧，完全满足板坯字符码的获取，从两个侧面获取字符，增加了坯料换向板坯号码的截取，能够保证板坯号字符识别的准确度。

所述的识别模块由神经网络分类模拟器和卷积神经网络组成。神经网络分类模拟器是基于模拟人类学习来对单字符识别，卷积神经网络是vgg神经网络的ai深度学习算法，在先期建立的图像采集及图像预处理系统收集的图像数据的支持下，进行特征库的训练。预处理后的单字符图像数据用同一个网络模型提取特征，再与已有的特征库进行特征值比对，从而得出识别结果。

图4、图5所示：板坯上料自动识别装置的识别方法，包括以下步骤：

从两个方向获取板坯号的图像；

选取含有清晰全面的板坯号图像；

将选取的板坯号图像进行切割成字符；

将切割成的字符发送到特征库比对识别；

在所截取的照片中选择一张清晰的板坯号进行分割，去除有缺陷或者不全面的板坯号码，分割出来的单字符码发送至特征库比对识别；

用于板坯号切割失败时，在板坯另外一侧，再次进行板坯识别；

在板坯字符发送到特征库比对识别无法识别时，激发启动光电信号，对板坯另外一侧进行重复上述过程，进行第二次板坯识别，并掩盖第一次识别结果，从而识别效果。

技术特征：

1.板坯上料自动识别装置，包括字符识别系统和识别模块，其特征在于：字符识别系统包括图像抓拍系统和图像预处理系统；所述的图像抓拍系统包括摄像机、照明装置、光电装置，照明装置和摄像机分别设置于板坯经过的光源所在运输辊道两侧；所述的图像预处理系统包括图像采集单元、图像定位单元、图像分割单元、选择去除单元、字符发送单元；

板坯上料自动识别装置的识别方法，其特征在于包括以下步骤：

a.从板坯不同侧面获取板坯号的光学图像；

b.采集图像中包含字符的数字图像；

c.对板坯的数字图像自动喷码图像定位；

d.收集一定量的图像数据以建立字符特征库；

e.对选出的一张含有13个字符的图像进行切割成单个字符码；

f.单字符发送到已有的特征库进行特征值比对从而得到最终的识别结果；

g.当截取的图像不能识别时，重新对采集图像，保留一张包含清晰切割成功的图像，其它重复部分图像去除，形成完整的字符，再次进行字符切割识别。

技术总结
板坯上料自动识别装置及其识别方法。板坯上料自动识别装置包括字符识别系统和识别模块；所述的字符识别系统包括图像抓拍系统和图像预处理系统；图像抓拍系统包括摄像机、照明装置、光电装置；所述的图像预处理系统包括图像采集单元、图像定位单元、图像分割单元、选择去除单元、字符发送单元。通过两个侧面方向获取板坯号的图像，并获取图像中含有板坯号的部分，将图像进行切割成单字符码，与特征库进行比对识别直至识别通过。本发明的板坯号自动识别过程不需要人参与，节省人力，生产效率高，费用低、自动化程度高，可实现流水线操作，同时识别结果精确，保证识别的准确性。

技术研发人员：徐优春;姚建华;刘海浪;吴国斌;张任为;牟登高
受保护的技术使用者：湖南华菱湘潭钢铁有限公司
技术研发日：2021.03.30
技术公布日：2021.08.06