一种基于机器视觉的烧嘴状态监测系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的烧嘴状态监测系统及方法，属于机器视觉技术领域。本发明专利技术旨在实时监测烧嘴的关键参数，通过图像处理、深度学习和数据分析技术，对烧嘴状态进行分析和分类。系统包括图像采集模块、特征提取模块、状态分类模块、数据分析模块、报警模块。图像采集模块通过安装在烧嘴附近的摄像头，定时采集烧嘴图像。特征提取模块使用边缘检测算法突出图像中的烧嘴轮廓，分析图像中的颜色信息，提取表面纹理信息。状态分类模块利用卷积神经网络对烧嘴状态进行分类，定期评估模型性能数据分析模块对烧嘴状态进行统计分析，进行可视化展示。报警模块实时监听烧嘴状态信息，用户设定阈值，超出阈值时触发报警。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器视觉，具体为一种基于机器视觉的烧嘴状态监测系统及方法。

技术介绍

1、在许多工业应用中，烧嘴是关键的生产组件，例如焊接、喷涂、注塑等过程中的燃烧器或喷射器。烧嘴的状态直接影响生产效率、产品质量和设备寿命。

2、许多传统方法主要依赖于人工巡检，这导致监测效率低、成本高，并且无法满足高速、连续生产的需求。由于人工巡检的主观性，结果容易受到操作人员的个体差异和主观判断的影响，导致不一致的监测结果。传统方法难以实现对烧嘴状态的实时监测，存在延迟，使得及时发现潜在问题的能力受到限制。在高温、高速、高精度的生产环境下，传统方法难以适应，因为人工操作受到限制，且无法应对大量数据的实时处理。在现有技术中，缺乏有效的自动报警机制，难以实时通知操作人员或维护人员存在的问题，可能导致设备因故障持续运行，增加损耗和维护成本。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于机器视觉的烧嘴状态监测系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器视觉的烧嘴状态监测系统，其特征在于：系统包括图像采集模块、特征提取模块、状态分类模块、数据分析模块、报警模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的烧嘴状态监测系统，其特征在于：所述图像采集模块每隔N秒执行采集烧嘴图像任务，其中N是用户定义的正整数；在初始化阶段，设定一个定时器，当定时器计时达到N秒时，触发图像采集任务，图像采集模块调用摄像头接口，请求采集烧嘴附近的图像；摄像头捕获图像数据，并将图像数据传递给图像采集模块；

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的烧嘴状态监测系统，其特征在于：所述特征提取模块使用Canny边缘检测算法突出图...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器视觉的烧嘴状态监测系统，其特征在于：系统包括图像采集模块、特征提取模块、状态分类模块、数据分析模块、报警模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的烧嘴状态监测系统，其特征在于：所述图像采集模块每隔n秒执行采集烧嘴图像任务，其中n是用户定义的正整数；在初始化阶段，设定一个定时器，当定时器计时达到n秒时，触发图像采集任务，图像采集模块调用摄像头接口，请求采集烧嘴附近的图像；摄像头捕获图像数据，并将图像数据传递给图像采集模块；

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的烧嘴状态监测系统，其特征在于：所述特征提取模块使用canny边缘检测算法突出图像中的烧嘴轮廓，步骤如下：

4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的烧嘴状态监测系统，其特征在于：根据步骤s3-2，使用sobel算子计算每个像素点的强度g(x,y)，梯度方向θ，公式如下：

5.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的烧嘴状态监测系统，其特征在于：根据步骤s3-3，利用图像处理库opencv，使用轮廓查找算法findcontours函数找到边缘图中的所有轮廓，根据烧嘴的形状和位置信息，根据筛选条件筛选出与烧嘴相关的轮廓，所述筛选条件包括面积阈值、周长阈值、凹性检测、矩形度检测、位置阈值；对选定的轮廓进行进一步的拟合，拟合采用多边形拟合、椭圆拟合的方法进行。

6.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的烧嘴状态监测系统，其特征在于：所述状态分类模块利用卷积神经网络对烧嘴状态进行分类的步骤如下：

7.根据权利要求6所述的一种基于机器视觉的烧嘴状态监测系统，其特征在于：根据步骤s6-4，输入层接收烧嘴状态图像；卷积层1旨在捕捉烧嘴表面的基本纹理和形状特征，卷积核被设计成检测烧嘴的轮廓、边缘或与状态相关的纹理；池化层1将最大池化，减小图像的空间尺寸，同时强...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨帆，张立，徐冰，
申请(专利权)人：振东冶金科技江苏有限公司，
类型：发明
国别省市：