一种钢铁成品矿料皮带运输检测方法技术

本申请公开了一种钢铁成品矿料皮带运输检测方法，涉及钢铁自动化控制技术领域，包括：通过2D灰度工业相机在短时间内对皮带运输物料侧进行图像采集；在图像采集中通过强光照明设备发射稳定均匀的光线，保证不存在频闪；对所述图像采集的图像信息中的皮带跑偏信息进行处理和分析，并采用深度学习技术对皮带料流进行检测，以实现在检测料流的同时确定当前皮带的跑偏情况。实时监控皮带运送皮带物料的流量，以及有可能发生的皮带跑偏问题。实现24小时无间断监控皮带运行过程，在发生物料不均匀和跑偏时，及时报警，提醒工作人员对皮带料流和跑偏情况及时作出处理，以确保钢铁生产的顺利进行。利进行。利进行。

【技术实现步骤摘要】
一种钢铁成品矿料皮带运输检测方法


[0001]本申请涉及钢铁自动化控制
，具体涉及一种钢铁成品矿料皮带运输检测方法。

技术介绍

[0002]皮带是一种在工业领域用于运送物料的主要设备之一，多用于运输矿粉、煤炭、球团等颗粒或块状原料或成品工业物料，在钢铁冶炼过程中需要用到大量的皮带设备，去运送原料或成品物料进入各个其他工序。
[0003]但是皮带运输机的不足之处是在运输过程中经常会出现皮带跑偏、皮带撕裂、堵料、料块粒度不均匀、料流大小不稳定等问题，会导致生产停止、安全事故，严重影响生产活动。在钢铁生产过程中由于运送物料的多样性和不均匀性，容易发生皮带跑偏问题，且由于皮带上料机的不稳定性，有可能发生料流不确定的情况。
[0004]基于以上需求和背景，如何实现对皮带工作运行时的情况进行实时监，并作出实时反馈是本领域亟待解决的问题。
[0005]申请内容
[0006]本申请为了解决上述技术问题，提出了如下技术方案：
[0007]第一方面，本申请实施例提供了一种钢铁成品矿料皮带运输检测方法，包括：通过2D灰度工业相机在短时间内对皮带运输物料侧进行图像采集；在图像采集中通过强光照明设备发射稳定均匀的光线，保证不存在频闪；对所述图像采集的图像信息中的皮带跑偏信息进行处理和分析，并采用深度学习技术对皮带料流进行检测，以实现在检测料流的同时确定当前皮带的跑偏情况。
[0008]一种可能的实现方式，所述通过2D灰度工业相机在短时间内对皮带运输物料侧进行图像采集，包括：
[0009]确定2D灰度工业相机安装位置，2D灰度工业相机安装位置为正对头部皮带的对面墙面之上；
[0010]调整相机的曝光、光圈和相机位置，以获取清晰的图像，并使获取图像中皮带的中心位置与图像的中心位置重合；
[0011]相机畸变矫正，对相机取相范围内各个位置进行棋盘格图像的成像，图像位置保证遍布整个视野范围，通过图像对相机和镜头进行矫正，获取相机的内外参数，从而实现矫正畸变。
[0012]一种可能的实现方式，所述对相机取相范围内各个位置进行棋盘格图像的成像，图像位置保证遍布整个视野范围，通过图像对相机和镜头进行矫正，获取相机的内外参数，从而实现矫正畸变，包括：
[0013]利用图像检测算法得到图像每一个角点的像素坐标(u,v)；
[0014]世界坐标系固定于棋盘格上，则棋盘格上任一点的物理坐标W＝0，计算得到每一个角点在世界坐标系下的物理坐标(U,V,W＝0)；
[0015]利用每一个角点的像素坐标(u,v)、每一个角点在世界坐标系下的物理坐标(U,V,W＝0)进行相机的标定，获得相机的内外参矩阵、畸变参数。
[0016]一种可能的实现方式，矫正后的图像应保证横平竖直，如果现实直线有弧度则表明矫正失败，应重新进行矫正。
[0017]一种可能的实现方式，所述在图像采集中通过强光照明设备发射稳定均匀的光线，保证不存在频闪，包括：通过强光照明设备增大环境光亮度，降低2D灰度工业相机的曝光时间，以实现2D灰度工业相机高速获取图像。
[0018]一种可能的实现方式，所述对所述图像采集的图像信息中的皮带跑偏信息进行处理和分析，包括：
[0019]对图像进行透视变换确定现实世界的点与图像点位之间的关系，计算出透视矩阵，后续对每一帧图像进行处理，获取真实形状的皮带图像；
[0020]通过一维图像处理算法，对皮带边缘进行查找，确定出皮带边缘；
[0021]在皮带辊上确定一个点，通过该点作皮带边缘的垂线，从而可以确定点到皮带边缘的距离，所述距离用于确定皮带的跑偏程度，及时对跑偏作出预警。
[0022]一种可能的实现方式，所述采用深度学习技术对皮带料流进行检测，包括：
[0023]对图像进行透视变换确定现实世界的点与图像点位之间的关系，计算出透视矩阵，后续对每一帧图像进行处理，获取真实形状的皮带图像；
[0024]对变换后的图像使用标注工具进行标注，通过确定一个矩形框，选择出皮带上的料流，即矩形框作为物料的最大外接矩形，并对其打上标签，生成标注文件；
[0025]搭建深度神经网络，通过不同层数卷积神经网络，残差网络进行组合搭建，中间穿插池化层，搭建出神经网络模型；
[0026]进行模型训练将标注文件传递给神经网络，不断进行训练和优化参数，训练处物料识别模型，该模型可以准确的给出图像中物料的最大外接矩形框；
[0027]通过将外接矩形框，与皮带在图像的外接矩形框进行作比，获取一个面积比，通过该面积比获取皮带料流的大小。
[0028]一种可能的实现方式，所述对图像进行透视变换确定现实世界的点与图像点位之间的关系，计算出透视矩阵，包括：
[0029]相机成像系统中，共包含四个坐标系：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系，这四个坐标系之间的转化关系为：
[0030][0031]其中，(U,V,W)为在世界坐标系下一点的物理坐标，(u,v)为该点对应的在像素坐标系下的像素坐标，Z为尺度因子。
[0032]一种可能的实现方式，基于YoloV4网络搭建深度神经网络，结合钢铁成品矿料皮带运输检测的需求，对所述YoloV4网络进行模块和层的优化，以使得最小网络尺寸的基础上满足检测要求。
[0033]在本申请实施例中，实时监控皮带运送皮带物料的流量，以及有可能发生的皮带
跑偏问题。实现24小时无间断监控皮带运行过程，在发生物料不均匀和跑偏时，及时报警，提醒工作人员对皮带料流和跑偏情况及时作出处理，以确保钢铁生产的顺利进行。
[0034]通过无间断检测皮带运行情况，可以提高物料利用率，提高冶炼效率，并且可以确保生产过程的安全，大大确保生产过程的有序稳步，具有较大的推广应用价值。
附图说明
[0035]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0036]图1为本申请实施例提供的一种钢铁成品矿料皮带运输检测方法的流程示意图；
[0037]图2为本申请实施例提供的料流识别与跑偏识别结果图；
[0038]图3为本申请实施例提供的透视变换效果图。
具体实施方式
[0039]为了更好的理解本申请的技术方案，下面结合附图对本申请实施例进行详细描述。
[0040]应当明确，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
[0041]在本申请实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种钢铁成品矿料皮带运输检测方法，其特征在于，包括：通过2D灰度工业相机在短时间内对皮带运输物料侧进行图像采集；在图像采集中通过强光照明设备发射稳定均匀的光线，保证不存在频闪；对所述图像采集的图像信息中的皮带跑偏信息进行处理和分析，并采用深度学习技术对皮带料流进行检测，以实现在检测料流的同时确定当前皮带的跑偏情况。2.根据权利要求1所述的钢铁成品矿料皮带运输检测方法，其特征在于，所述通过2D灰度工业相机在短时间内对皮带运输物料侧进行图像采集，包括：确定2D灰度工业相机安装位置，2D灰度工业相机安装位置为正对头部皮带的对面墙面之上；调整相机的曝光、光圈和相机位置，以获取清晰的图像，并使获取图像中皮带的中心位置与图像的中心位置重合；相机畸变矫正，对相机取相范围内各个位置进行棋盘格图像的成像，图像位置保证遍布整个视野范围，通过图像对相机和镜头进行矫正，获取相机的内外参数，从而实现矫正畸变。3.根据权利要求2所述的钢铁成品矿料皮带运输检测方法，其特征在于，所述对相机取相范围内各个位置进行棋盘格图像的成像，图像位置保证遍布整个视野范围，通过图像对相机和镜头进行矫正，获取相机的内外参数，从而实现矫正畸变，包括：利用图像检测算法得到图像每一个角点的像素坐标(u,v)；世界坐标系固定于棋盘格上，则棋盘格上任一点的物理坐标W＝0，计算得到每一个角点在世界坐标系下的物理坐标(U,V,W＝0)；利用每一个角点的像素坐标(u,v)、每一个角点在世界坐标系下的物理坐标(U,V,W＝0)进行相机的标定，获得相机的内外参矩阵、畸变参数。4.根据权利要求3所述的钢铁成品矿料皮带运输检测方法，其特征在于，矫正后的图像应保证横平竖直，如果现实直线有弧度则表明矫正失败，应重新进行矫正。5.根据权利要求4所述的钢铁成品矿料皮带运输检测方法，其特征在于，所述在图像采集中通过强光照明设备发射稳定均匀的光线，保证不存在频闪，包括：通过强光照明设备增大环境光亮度，降低2D灰度工业相机的曝光时间，以实现2D灰度工业相机高速获取图像。6.根据权利要求1所述的钢铁成...

【专利技术属性】
技术研发人员：耿浩，郭增升，许文菊，王囡囡，王卫芳，
申请(专利权)人：莱芜钢铁集团电子有限公司，
类型：发明
国别省市：