一种空包内衬图像采集方法、装置、介质及电子设备制造方法及图纸

本申请提供了一种空包内衬图像采集方法、装置、介质及电子设备，其中，所述方法包括：实时采集钢包图像，对所述钢包图像进行分析，以确定钢包的移动方向；在预设ROI区域内检测钢包的内衬轮廓，以提取内衬轮廓参数，并确定内衬轮廓参数阈值；根据移动方向、内衬轮廓参数和内衬轮廓参数阈值判断拍照条件；如果符合拍照条件，则控制摄像装置进行拍照，以采集空包内衬图像。本申请解决了传统钢包检测方法难以区分空包和重包导致无法精准采集到空包内衬图像的问题，本申请提出的方案基于图像识别技术通过检测钢包的状态以及位置确定拍照条件，当符合拍照条件时自动采集空包内衬图像，大大提高了检测的准确性，保证采集空包内衬图像的稳定性和精准性。稳定性和精准性。稳定性和精准性。

【技术实现步骤摘要】
一种空包内衬图像采集方法、装置、介质及电子设备


[0001]本申请涉及炼钢
，特别涉及一种空包内衬图像采集方法、装置、介质及电子设备。

技术介绍

[0002]在钢铁生产过程中，钢包位置检测和自动拍照对于生产监控与管理具有重要意义。传统的方法通常采用激光测距仪或极限方法检测钢包车位置，再将位置信号传递给计算机，控制摄像头拍照。然而，这种方法设备成本和维护成本较高，且因环境恶劣，设备运行不稳定。此外，传统检测方法难以区分空包和重包(盛满钢水的钢包)。
[0003]基于此，如何采用一种有效的方法能够准确快捷检测钢包的位置和状态，在钢包处于空包状态下且到达拍照位置时，自动采集空包内衬图像，是亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请的目的在于提供一种空包内衬图像采集方法、装置、介质及电子设备，本申请解决了传统钢包检测方法难以区分空包和重包导致无法精准采集到空包内衬图像的问题，本申请提出的方案基于图像识别技术通过检测钢包的状态以及位置确定拍照条件，当符合拍照条件时自动采集空包内衬图像，大大提高了检测的准确性，保证采集空包内衬图像的稳定性和精准性。
[0005]具体的，本申请采用如下技术方案：
[0006]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种空包内衬图像采集方法，所述方法包括：实时采集钢包车上所承载钢包的钢包图像，对所述钢包图像进行分析，以确定钢包的移动方向；在预设ROI区域内检测钢包的内衬轮廓，以提取内衬轮廓参数，并采用自适应算法确定内衬轮廓参数阈值；根据所述移动方向、所述内衬轮廓参数和所述内衬轮廓参数阈值判断是否符合拍照条件；如果符合拍照条件，则控制摄像装置进行拍照，以采集空包内衬图像。
[0007]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述对所述钢包图像进行分析，以确定钢包的移动方向，包括：通过OpenCV检测方法对所述钢包图像进行内衬轮廓识别，并对连续帧数的所述钢包图像中内衬轮廓的轮廓中心点的位置进行追踪；根据所述轮廓中心点的移动轨迹确定钢包的移动方向。
[0008]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述内衬轮廓参数至少包括所述内衬轮廓的轮廓中心点坐标，所述内衬轮廓的最大外接矩形的坐标，所述内衬轮廓的最大内接圆的半径，所述内衬轮廓的内接矩形的角度。
[0009]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述自适应算法包括OTSU算法。
[0010]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述根据所述移动方向、所述内衬轮廓参数和所述内衬轮廓参数阈值判断是否符合拍照条件，包括：当所述移动方向为朝向转炉方向，且所述内衬轮廓参数达到所述内衬轮廓参数阈值时，符合拍照条件。
[0011]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述方法还包括：当所述钢包的内衬温度低于预设温度时，将所述钢包图像转换为HSV颜色空间；确定目标提取颜色，通过OpenCV自带函数对所述钢包图像进行颜色提取；当提取到所述目标提取颜色时，控制摄像装置进行拍照，以采集空包内衬图像。
[0012]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述方法还包括：对提取的所述内衬轮廓参数进行实时记录并形成报表，将存在误检测的所述内衬轮廓参数进行标记，并对存在误检测的所述内衬轮廓参数进行分析，以调整所述内衬轮廓参数阈值。
[0013]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种空包内衬图像采集装置，所述装置包括：获取单元，被用于实时采集钢包车上所承载钢包的钢包图像，对所述钢包图像进行分析，以确定钢包的移动方向；提取单元，被用于在预设ROI区域内检测钢包的内衬轮廓，以提取内衬轮廓参数，并采用自适应算法确定内衬轮廓参数阈值；判断单元，被用于根据所述移动方向、所述内衬轮廓参数和所述内衬轮廓参数阈值判断是否符合拍照条件；控制单元，被用于如果符合拍照条件，则控制摄像装置进行拍照，以采集空包内衬图像。
[0014]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由处理器加载并执行以实现如上所述的空包内衬图像采集方法所执行的操作。
[0015]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时以实现如上所述的空包内衬图像采集方法所执行的操作。
[0016]由上述技术方案可知，本申请至少具有如下优点和积极效果：
[0017]采用本申请提出的方案，可以解决传统钢包检测方法难以区分空包和重包导致无法精准采集到空包内衬图像的问题，本申请提出的方案基于图像识别技术通过检测钢包的状态以及位置确定拍照条件，当符合拍照条件时自动采集空包内衬图像，大大提高了检测的准确性，保证采集空包内衬图像的稳定性和精准性。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本申请中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0019]图1示出了本申请一个实施例中的空包内衬图像采集方法流程图；
[0020]图2示出了本申请一个实施例中的空包内衬图像采集装置的结构框图；
[0021]图3示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
[0022]现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本申请将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
[0023]此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本申请的实施例的充分理解。然而，
本领域技术人员将意识到，可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本申请的各方面。
[0024]附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
[0025]需要注意的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的对象在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在图示或描述的那些以外的顺序实施。
[0026]以下对本申请实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述：
[0027]参照图1，图1为本申请一个实施例中的空包内衬图像采集方法流程图。
[0028]根据本申请一种典型的实施方式，提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种空包内衬图像采集方法，其特征在于，所述方法包括：实时采集钢包车上所承载钢包的钢包图像，对所述钢包图像进行分析，以确定钢包的移动方向；在预设ROI区域内检测钢包的内衬轮廓，以提取内衬轮廓参数，并采用自适应算法确定内衬轮廓参数阈值；根据所述移动方向、所述内衬轮廓参数和所述内衬轮廓参数阈值判断是否符合拍照条件；如果符合拍照条件，则控制摄像装置进行拍照，以采集空包内衬图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述钢包图像进行分析，以确定钢包的移动方向，包括：通过OpenCV检测方法对所述钢包图像进行内衬轮廓识别，并对连续帧数的所述钢包图像中内衬轮廓的轮廓中心点的位置进行追踪；根据所述轮廓中心点的移动轨迹确定钢包的移动方向。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述内衬轮廓参数至少包括所述内衬轮廓的轮廓中心点坐标，所述内衬轮廓的最大外接矩形的坐标，所述内衬轮廓的最大内接圆的半径，所述内衬轮廓的内接矩形的角度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自适应算法包括OTSU算法。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述移动方向、所述内衬轮廓参数和所述内衬轮廓参数阈值判断是否符合拍照条件，包括：当所述移动方向为朝向转炉方向，且所述内衬轮廓参数达到所述内衬轮廓参数阈值时，符合拍照条件。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述钢包的内衬温度低于...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶金，毕泽阳，刘珍童，朱良，冀建立，孙永林，黄桂斌，秦佳星，付许利，
申请(专利权)人：北京首钢股份有限公司，
类型：发明
国别省市：