一种基于机器视觉的方坯检测方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术提供一种基于机器视觉的方坯检测方法、系统、设备及介质，所述的方法包括：采集方坯截面图像，并对所述方坯截面图像进行标注，获取所述方坯截面图像的目标数据集；通过识别网络对所述目标数据集进行训练，获取识别模型；通过所述识别模型对实时的方坯截面图像进行检测，获取方坯的关联特征信息并判断是否脱方。通过摄像设备采集方坯截面图像，在该图像中对方坯的目标进行标注，将完成标注的方坯截面图像输入到识别网络中进行训练，获取识别率较高的识别模型，进而通过识别模型获取方坯截面图像中方坯的关联特征信息依据关联特征信息对方坯是否脱方进行判定，避免人工判定时造成的人为误差以及危害施工安全情况发生。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的方坯检测方法、系统、设备及介质
本专利技术涉及检测
，特别是涉及一种基于机器视觉的方坯检测方法、系统、设备及介质。
技术介绍
在钢铁产品的生产中，方坯是一种常见的钢材中间形态。理想的方坯应有正方形的横截面，以保证分布均匀，便于进一步的加工，若出现方坯的形状异常，例如，形状为非矩形或者矩形中的长和宽度不一致。方坯的形状异常将导致脱方的情况发生，进而易导致加工后成品出现问题。目前，方坯脱方识别主要依靠有经验的工人进行识别，由于多条产线需要长时间运行，且人工识别可能存在识别误差，容易导致误识别、漏识别等状况发生。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种基于机器视觉的方坯检测方法、系统、设备及介质，用于解决现有技术中的方坯识别不便的问题。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种基于机器视觉的方坯检测方法，包括：采集方坯截面图像，并对所述方坯截面图像进行标注，获取所述方坯截面图像的目标数据集；通过识别网络对所述目标数据集进行训练，获取识别模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的方坯检测方法，其特征在于，包括：/n采集方坯截面图像，并对所述方坯截面图像进行标注，获取所述方坯截面图像的目标数据集；/n通过识别网络对所述目标数据集进行训练，获取识别模型，所述识别模型至少包括以下之一：检测模型、分类模型；/n通过所述识别模型对实时的方坯截面图像进行检测，获取方坯的关联特征信息，其中，所述关联特征信息至少包括以下之一：位置信息、形貌信息；/n通过所述方坯关联特征信息检测方坯是否脱方。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的方坯检测方法，其特征在于，包括：
采集方坯截面图像，并对所述方坯截面图像进行标注，获取所述方坯截面图像的目标数据集；
通过识别网络对所述目标数据集进行训练，获取识别模型，所述识别模型至少包括以下之一：检测模型、分类模型；
通过所述识别模型对实时的方坯截面图像进行检测，获取方坯的关联特征信息，其中，所述关联特征信息至少包括以下之一：位置信息、形貌信息；
通过所述方坯关联特征信息检测方坯是否脱方。


2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的方坯检测方法，其特征在于，通过所述方坯关联特征信息检测方坯是否脱方的步骤之前，还包括：
将摄像设备与方坯截面相匹配，并在所述摄像设备的视场内设置感兴趣区域；
获取方坯的位置信息，通过所述方坯的位置信息与所述感兴趣区域进行对比，确定所述方坯是否到达目标区域。


3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的方坯检测方法，其特征在于，通过所述方坯关联特征信息检测方坯是否脱方的步骤包括：
所述分类模型根据所述形貌信息判断所述方坯是否为矩形，若否，则判定方坯为脱方。


4.根据权利要求1或者3所述的基于机器视觉的方坯检测方法，其特征在于，通过所述方坯关联特征信息检测方坯是否脱方的步骤包括：
所述分类模型根据所述位置信息判断判断方坯是否为正方形，若否，则判定方坯为脱方。


5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的方坯检测方法，其特征在于，通过所述方坯关联特征信息检测方坯是否脱方的步骤还包括：
通过方坯的两端分别对应的关联特征信息检测方坯是否脱方。


6.根据权利要求4所述的基于机器视觉的方坯检测方法，其特征在于，通过所述方坯的位置信息与所述感兴趣区域进行对比，确定所述方坯到达目标区域数学表达为：
ROIxmin<Sectionxmin；Sectionxmax<ROIxmax<...

【专利技术属性】
技术研发人员：庞殊杨，余文涵，杜一杰，刘睿，贾鸿盛，王嘉骏，刘斌，毛尚伟，
申请(专利权)人：中冶赛迪重庆信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆;50