一种基于双目视觉的铸管管径识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于双目视觉的铸管管径识别方法及装置，涉及计算机图像处理和深度学习技术领域，步骤包括，获取左右视图图像；对左右视图图像进行图像校正；根据校正后的左视图或右视图图像获得包含铸管内外径边缘轮廓信息的子Mask图像；对子Mask图像的内外径进行拟合，获取铸管中心坐标和像素直径；根据校正后的左右视图图像获取铸管到摄像头的距离；根据像素直径和铸管到摄像头的距离识别真实管径，本发明专利技术的识别方法不受温度，水汽等环境因素的影响，克服了铸管的倾斜和遮挡因素的作用，保证检测数据的精确度和有效性，显著提高了处理速度，同时还使得该方法的可移植性和稳定性大幅提升，从而满足了铸管生产线的自动化需求。需求。需求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于双目视觉的铸管管径识别方法及装置


[0001]本专利技术涉及计算机图像处理和深度学习
，尤其涉及一种基于双目视觉的铸管管径识别方法及装置。

技术介绍

[0002]随着工业物联网的快速发展，铸管生产线的自动化，智能化成为了钢铁行业的重要发展方向。根据铸管不同管径分别施加不同的设备或引导至不同的生产线是实现铸管生产线自动化的基础和关键一环。传统的管径识别方法采用激光识别来划分管径，激光识别设备采用的TOF算法，它是依靠光速不变的条件去测量光的传输时间来判断距离，因此使用场景中存在温度变化或有水汽的存在都会导致光的传输速度进而影响激光识别设备。而铸管生产线的退火炉前后温度较高且存在水汽，喷涂涂料时铸管表面有液体镜面存在影响激光的反射，因此激光识别设备无法在铸管生产线广泛的部署。因此，使用一种不受环境温度、水汽影响，同时可不受铸管喷涂与否影响的智能化识别方法成为行业迫切需要。近年来有利用计算机视觉的方法识别管径可以不受环境温度、水汽的干扰，成为行业重要的解决方案。
[0003]传统的图像识别方法采用目标检测算法在图像中寻找管端面直本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于双目视觉的铸管管径识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取左右视图图像；对所述左右视图图像进行图像校正；根据校正后的所述左视图或右视图图像获取包含铸管内外径边缘轮廓信息的子Mask图像；对所述子Mask图像的内外径进行拟合，获取铸管中心坐标和像素直径Dp；根据校正后的所述左右视图图像获取铸管到相机的距离Zc；根据所述像素直径Dp和所述铸管到相机的距离Zc识别出真实管径Dt。2.根据权利要求1所述的基于双目视觉的铸管管径识别方法，其特征在于，对所述左右视图图像进行图像校正包括：使用畸变校正算法对所述左右视图图像进行畸变校正获取无畸变的左右视图；使用仿射变化算法对所述无畸变的左右视图进行立体校正，使所述无畸变左右视图的级线和主点对齐。3.根据权利要求1所述的基于双目视觉的铸管管径识别方法，其特征在于，根据校正后的所述左视图或右视图图像获得包含铸管内外径边缘轮廓信息的子Mask图像包括：使用yoloV3网络进行目标检测获取所述左视图或右视图中铸管的个数、位置信息和端面外边缘检测框坐标；通过DeepLabV3网络处理获取所述左视图或右视图中包含铸管端面轮廓信息的Mask图像；将yoloV3检测框坐标映射到所述Mask图像上，获得每根铸管的子Mask图像集和铸管内外径边缘轮廓点集。4.根据权利要求1所述的基于双目视觉的铸管管径识别方法，其特征在于，对所述子Mask图像的内外径进行拟合为采用Ransac算法进行处理，其中，Ransac算法采用椭圆模板，退出条件设置为超过总点数的一半，并用椭圆的长轴表示像素直径，包括如下步骤：使用Ransac算法将所述管外径轮廓点集拟合成椭圆，其中，椭圆椭心表示管中心点坐标，外径椭圆长轴表示外径像素直径Dp；使用Ransac算法将所...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡桥木，冯帆，蒿润涛，郭澍臻，吴亚宾，
申请(专利权)人：新兴河北工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：