一种基于机器视觉的化工视镜分相检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于机器视觉的化工视镜分相检测方法,首先利用视觉传感器获得视镜液相图像，并将图像传输到视觉数据处理模块；然后对视觉数据进行处理，包括预处理、数据空间转换、数据特征提取；最后将视觉数据特征值与液相状态进行映射，包括标定、特征值区域划分。通过上述方法，可以准确，快速的对化工视镜液相进行识别，提高了视镜分相的准确性，确保了化工生产工艺的稳定性，可以实现化工生产现场的无人化。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的化工视镜分相检测方法
本专利技术具体涉及一种基于机器视觉的化工视镜分相检测方法。
技术介绍
在化工生产的液相分离过程中，化工物料在生产设备中不断发生变化。每一种物料状态都对应着种液相，需要通过视镜实时观察物料的液相来控制生产操作步骤。目前化工厂主要通过人工观察来获得液相的状态并采取相应操作。采取人工观察的方式对生产过程带来诸多不确定因素，如人员对液相的判断错误、未能对液相的变化及时作出响应等。有些化工厂生产环境危险性较高，并不适合人员在现场进行观测。目前化工视镜分相一般采用人工观察操作的方法，现场人员通过观察视镜中的液相状态来调整控制阀门进行分料。人员观察视镜中的液体颜色，液体流动状态等信息，根据这些信息作出对视镜中液相的判断，进而操作控制阀门的大小进行分料。人工观察操作的方式有如下几个缺点：人工观察判断带有主观性，容易出现对视镜液相状态的判断失误，造成生产物料的浪费。人员对液相变化的响应时间具有不确定性，因此无法保证生产工艺的稳定性。许多化工生产并不适合人员在现场进行观察。随着视觉传感本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的化工视镜分相检测方法,其特征在于：包括液相状态视觉感知、视觉数据处理和视觉特征与液相状态映射三个步骤；/n一种基于机器视觉的化工视镜分相方法，用于检测化工视镜中液相的各个相；所述方法包括：1）将视觉传感器安装在化工视镜外侧，并实时采集化工视镜的液相图像；2）将视镜液相图像实时传输至边缘设备，包含技术方案中所述的数据传输方法；3）视镜液相的视觉数据在边缘端进行实时处理；4）视镜液相的视觉数据处理模块，包含具体技术方案中所述的数据预处理，数据特征提取方式等；5）视镜液相的数据特征值与液相状态映射；包括技术方案中所述的标定方法，特征值区间划分，特征值映射等。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的化工视镜分相检测方法,其特征在于：包括液相状态视觉感知、视觉数据处理和视觉特征与液相状态映射三个步骤；
一种基于机器视觉的化工视镜分相方法，用于检测化工视镜中液相的各个相；所述方法包括：1）将视觉传感器安装在化工视镜外侧，并实时采集化工视镜的液相图像；2）将视镜液相图像实时传输至边缘设备，包含技术方案中所述的数据传输方法；3）视镜液相的视觉数据在边缘端进行实时处理；4）视镜液相的视觉数据处理模块，包含具体技术方案中所述的数据预处理，数据特征提取方式等；5）视镜液相的数据特征值与液相状态映射；包括技术方案中所述的标定方法，特征值区间划分，特征值映射等。


2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的化工视镜分相检测方法，其特征在于：具体操作步骤如下：
A、液相状态视觉感知
先定位需要检测的数据，在视镜液相图像上选取检测区域，该区域为一个方形区域，再对区域内的图像数据作中值滤波；
B、视觉数据处理
(1)数据预处理
先定位需要检测的数据，在视镜液相图像上选取检测区域，该区域为一个方形区域，再对区域内的图像数据作中值滤波；
(2)将图像方形区域内的每一个像素点的值由颜色空间转换到灰度值空间；
计算公式为S＝k*(a1*R+a2*G+a3*B)/3；
(3)特征提取
在选定区域内利用卷积核进行卷积计算：
V＝kernel*I,
kernel＝(a11,a12,a13,a21,a22,a23,a31,a32...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚卫东，陈栋飞，沈鸿飞，马彦明，凌正刚，
申请(专利权)人：南通市海视光电有限公司，江苏东方赛光电有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32