一种基于深度学习的粒度在线检测系统技术方案

本申请公开了一种基于深度学习的粒度在线检测系统，属于粒度检测技术领域，包括设置在传送带上的遮罩，以及图像采集装置、光源、光纤收发器和视觉工控机，所述图像采集装置和光源位于遮罩内，且图像采集装置和光源位于传送带的上方，所述光纤收发器有两组，两组光纤收发器之间通过光纤连接，其中一组光纤收发器和图像采集装置连接，另一组光纤收发器和视觉工控机连接。本申请具有可延长视觉工控机的使用寿命、适应性好和处理速度快的特点。适应性好和处理速度快的特点。适应性好和处理速度快的特点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的粒度在线检测系统


[0001]本申请涉及粒度检测
，尤其是涉及一种基于深度学习的粒度在线检测系统。

技术介绍

[0002]近些年，建筑业随着社会的发展变得越来越好，而且也越来越规范化，单单从建筑用混凝土碎石规格就可以看出，不同地方使用的碎石骨料大小是需要严格把控的。当然这也对碎石骨料生产加工企业提出了更高的要求，要保证碎石骨料规格大小，注重成品品质。
[0003]有色金属冶炼行业在其矿石解离工序中使用多层破碎机对大块矿石进行破碎，破碎后的矿石粒度检测，也存在碎石骨料生产企业面临的类似的状况。
[0004]目前采用传统的图像分析方法对粒度进行检测时，采用图像采集装置对骨料拍照和分析，视觉工控机对采集的图片进行粒径分析，但现场的灰尘较大，灰尘对视觉工控机的影响大，会降低视觉工控机的使用寿命。

技术实现思路

[0005]为了延长视觉工控机的使用寿命，本申请提供了一种基于深度学习的粒度在线检测系统。
[0006]本申请提供的一种基于深度学习的粒度在线检测系统，采用如下的技术方案：一种基于深度学习的粒度在线检测系统，包括设置在传送带上的遮罩，以及图像采集装置、光源、光纤收发器和视觉工控机，所述图像采集装置和光源位于遮罩内，且图像采集装置和光源位于传送带的上方，所述光纤收发器有两组，两组光纤收发器之间通过光纤连接，其中一组光纤收发器和图像采集装置连接，另一组光纤收发器和视觉工控机连接。
[0007]通过采用上述技术方案，图像采集装置采集传送带上碎石的图像信息，图像信息经过光纤收发器、光纤输送给视觉工控机，视觉工控机对碎石的粒径进行分析。通过光纤收发器和光纤的设置，可实现远距离传输，使视觉工控机可设置在远离破碎现场的中控室内，进而减少灰尘对视觉工控机的影响，延长视觉工控机的实用寿命。同时，遮罩可遮挡外界环境的光线和灰尘，减少外界环境光线和灰尘对图像采集装置成像的影响，通过光源提供稳定的照明，可提高成像的稳定性。
[0008]可选的，所述图像采集装置采用工业相机CCD。
[0009]通过采用上述技术方案，工业相机CCD具有体积小、功耗低和受干扰程度低的优点。
[0010]可选的，包括告警设备，所述告警设备和视觉工控机连接。
[0011]通过采用上述技术方案，视觉工控机检测到超规事件，告警设备进行报警，便于工作人员对超规事件进行核查。
[0012]可选的，所述光源的数目有两组，两组光源分别位于工业相机CCD沿传送带输送方向的两侧。
[0013]通过采用上述技术方案，两组光源一前一后对传送带上的碎石进行照明，能提高良好的照明，减少照明死角，便于图像的分割。
[0014]可选的，所述视觉工控机上设有支持并行运算的CPU和GPU。
[0015]通过采用上述技术方案，GPU用于图像分割处理，CPU用于计算碎石的粒径，通过并行运算，可提高处理速度。
[0016]可选的，所述遮罩上设有旋转驱动组件、横向驱动组件和清洁辊，所述旋转驱动组件用于驱动清洁辊转动，所述横向驱动组件用于横向驱动清洁辊靠近或远离工业相机CDD。
[0017]通过采用上述技术方案，横向驱动组件驱动清洁辊靠近工业相机CDD，旋转驱动组件驱动清洁辊转动，清洁辊可清理工业相机CDD镜头上的灰尘，清理完后，横向驱动组件驱动清洁辊远离工业相机CDD，使清洁辊不影响工业相机CDD的拍照。
[0018]可选的，所述旋转驱动组件包括转筒和第一花键轴，所述转筒和遮罩转动连接，所述第一花键轴和转筒配合插接，所述清洁辊和第一花键轴靠近工业相机CDD的一端固定连接。
[0019]通过采用上述技术方案，转动转筒，转筒能带动第一花键轴转动，第一花键轴带动清洁辊转动，清洁辊可清洁工业相机CDD的镜头。
[0020]可选的，所述横向驱动组件包括圆筒和第二花键轴，所述圆筒和转筒固定连接，圆筒和转筒同轴线设置，圆筒的周面设有导向槽，所述遮罩的侧壁固定有连接筒，所述第二花键轴和连接筒配合插接，第二花键轴远离工业相机CDD的一端设有导向杆，所述导向杆远离第二花键轴的一端伸进导向槽内并与圆筒滑动连接，所述第二花键轴靠近工业相机CDD的一端设有连接片，所述第一花键轴上设有限位块，所述限位块和连接片转动连接。
[0021]通过采用上述技术方案，转动转筒，圆筒跟随转筒同步转动，导向杆沿着导向槽在圆筒上滑动，导向杆在沿着导向槽滑动的过程中，导向杆带动第二花键轴在连接筒上滑动，第二花键轴靠近或远离工业相机CDD，而连接片驱动限位块，进而带动第二花键轴靠近或远离工业相机CDD，实现清洁辊的横向移动。
[0022]可选的，所述导向槽包括第一连接槽、第二连接槽和第三连接槽，所述第一连接槽位于圆筒远离工业相机CDD的一端，第一连接槽沿圆筒的周向方向设置，所述第二连接槽位于圆筒靠近工业相机CDD的一端，第二连接槽沿圆筒的周向方向设置，所述第三连接槽倾斜设置，第三连接槽倾的两端分别和第一连接槽、第三连接槽连通。
[0023]通过采用上述技术方案，导向杆从第一连接槽滑向第二连接槽，清洁辊向靠近工业相机CDD方向移动；导向杆从第二连接槽滑向第一连接槽，清洁辊向远离工业相机CDD方向移动。
[0024]综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：1.通过光纤收发器和光纤的设置，可实现远距离传输，使视觉工控机可设置在远离破碎现场的中控室内，进而减少灰尘对视觉工控机的影响，延长视觉工控机的实用寿命。
[0025]2.遮罩可遮挡外界环境的光线和灰尘，减少外界环境光线和灰尘对图像采集装置成像的影响，通过光源提供稳定的照明，可提高成像的稳定性。
[0026]3.GPU用于图像分割处理，CPU用于计算碎石的粒径，通过两者的并行运算，可提高处理速度。
[0027]4.视觉工控机检测到超规事件，告警设备进行报警，便于工作人员对超规事件进
行核查。
附图说明
[0028]图1是本申请一种基于深度学习的粒度在线检测系统的结构示意图；图2是实施例1中旋转驱动组件和横向驱动组件的示意图；图3是实施例2中旋转驱动组件和横向驱动组件的示意图。
[0029]附图标记说明：1、传送带；2、遮罩；21、图像采集装置；22、光源；23、连接筒；3、光纤收发器；31、光纤；4、视觉工控机；5、告警设备；6、旋转驱动组件；61、转筒；62、第一花键轴；63、手柄；64、限位块；65、环形槽；7、横向驱动组件；71、圆筒；72、第二花键轴；73、导向槽；731、第一连接槽；732、第二连接槽；733、第三连接槽；74、导向杆；75、连接片；8、清洁辊；9、方形杆。
具体实施方式
[0030]以下结合附图1
‑
3对本申请作进一步详细说明。
[0031]本申请实施例公开一种基于深度学习的粒度在线检测系统。
[0032]实施例1参照图1，粒度在线检测系统包括设置在传送带1上的遮罩2，以及图像采集装置21、光源22、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的粒度在线检测系统，其特征在于：包括设置在传送带(1)上的遮罩(2)，以及图像采集装置(21)、光源(22)、光纤收发器(3)和视觉工控机(4)，所述图像采集装置(21)和光源(22)位于遮罩(2)内，且图像采集装置(21)和光源(22)位于传送带(1)的上方，所述光纤收发器(3)有两组，两组光纤收发器(3)之间通过光纤(31)连接，其中一组光纤收发器(3)和图像采集装置(21)连接，另一组光纤收发器(3)和视觉工控机(4)连接。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的粒度在线检测系统，其特征在于：所述图像采集装置(21)采用工业相机CCD。3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的粒度在线检测系统，其特征在于：还包括告警设备(5)，所述告警设备(5)和视觉工控机(4)连接。4.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的粒度在线检测系统，其特征在于：所述光源(22)的数目有两组，两组光源(22)分别位于工业相机CCD沿传送带(1)输送方向的两侧。5.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的粒度在线检测系统，其特征在于：所述视觉工控机(4)上设有支持并行运算的CPU和GPU。6.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的粒度在线检测系统，其特征在于：所述遮罩(2)上设有旋转驱动组件(6)、横向驱动组件(7)和清洁辊(8)，所述旋转驱动组件(6)用于驱动清洁辊(8)转动，所述横向驱动组件(7)用于横向驱动清洁辊(8)靠近或远离工业相机CDD。7.根据权利要求6所述的一种基于深度学习的粒度在线检测系统，其特征在于：所述旋转驱动组件(6...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄志强，李海元，何登鹏，罗家南，龙琼，罗建强，
申请(专利权)人：深圳市宏申工业智能有限公司，
类型：发明
国别省市：