【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉和工业流体检测领域，尤其涉及一种适用于工业流体物料颜色监测的方法及系统。
技术介绍
1、在工业生产中，流体物料的颜色常常是一项重要的质量指标，影响到生产的效率和产品的质量。然而，由于工业生产环境的复杂性，如强光、高温、高压、多尘等情况，通常很难进行准确的流体物料颜色监测，而传统的人工观察方法准确性低，易受个体差异及环境条件影响，同时效率低下且可能对工人的健康产生潜在威胁。
2、因此，出现了迫切的需求，需要一种能够在复杂工业环境下，准确、实时地进行流体物料颜色监测的方法和系统。这样的系统需要具有高度的自动化和智能化，能够自我调整以适应各种环境条件，保证监测结果的准确性和实时性，同时能够大幅提高工作效率，减少人工干预，降低错误率并保证工人的健康安全。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种适用于工业流体物料颜色监测的方法及系统，实现自动化和智能化观测流体物料的颜色情况，实现对物料颜色的在线监督，方便控制生产过程。
2、本专利技...
【技术保护点】
1.一种适用于工业流体物料颜色监测的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种适用于工业流体物料颜色监测的方法，其特征在于，所述使用霍夫圆检测和帧间差分算法进行视镜圆定位具体包括：首先读取图像，进行灰度化处理和高斯滤波，对于滤波后的体图片通过Canny算法进行边缘检测，获得边缘二值图，在边缘二值图上通过霍夫圆检测算法检测圆；依据霍夫圆检测算法的排名选择三个圆作为视镜候选圆；根据每个候选圆的参数创建候选圆二值图；
3.根据权利要求2所述的一种适用于工业流体物料颜色监测的方法，其特征在于，选取得到视镜圆后进行交叉验证：在只...
【技术特征摘要】
1.一种适用于工业流体物料颜色监测的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种适用于工业流体物料颜色监测的方法，其特征在于，所述使用霍夫圆检测和帧间差分算法进行视镜圆定位具体包括：首先读取图像，进行灰度化处理和高斯滤波，对于滤波后的体图片通过canny算法进行边缘检测，获得边缘二值图，在边缘二值图上通过霍夫圆检测算法检测圆；依据霍夫圆检测算法的排名选择三个圆作为视镜候选圆；根据每个候选圆的参数创建候选圆二值图；
3.根据权利要求2所述的一种适用于工业流体物料颜色监测的方法，其特征在于，选取得到视镜圆后进行交叉验证：在只有视镜圆部分为白色的二值图上进行运动检测，再进行霍夫圆检测得到新的备选圆，再对备选圆进行新一轮视镜圆定位。
4.根据权利要求2所述的一种适用于工业流体物料颜色监测的方法，其特征在于，所述通过帧间差分算法获得流体物料的运动状态图具体包括：选取相邻两帧图像进行灰度化和高斯滤波，对于滤波后的图像进行相减操作获得灰度化的差分图，对灰度差分图使用二值化算法获得差分二值图，对差分二值图进行图像形态学操作，腐蚀操作消除图像中的噪声部分，膨胀操作扩大运动区域的连通域，获得运动状态二值图；腐蚀操作的结构化元素核需要小于膨胀操作的结构化元素核以保证运动状态能够被捕捉到。
5.根据权利要求1所述的一种适用于工业流体物料颜色监测的方法，其特征在于，所述s3具体为：对运动区域依次查找外界矩形轮廓，选择获得轮廓竖直方向最上方的轮廓...
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