申请/专利权人：大连理工大学;大连理工大学宁波研究院

申请日：2024-03-29

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118229643A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G01N21/84;G06T7/136;G06T7/187;G06T7/155;G06T7/60

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.21#公开

摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种烧结机篦条故障检测方法。该方法提出基于动态目标检测掩模的篦条实时检测方法。从台车的运动状态和污渍遮挡的静止状态入手，以均衡烧结机篦条故障在线检测的准确率和误报率为目标，采用帧差法作为基本方法，形态学处理和篦条图像结构信息为辅助来确认篦条故障的情况。本发明方法在对篦条进行故障检测时，以帧差法和阈值法为基础，通过生成和更新用于相机遮挡检测的目标检测掩模，将篦条图像中的遮挡、干扰特征从故障检测范围中排除，从而降低故障检测的误报率。本发明能够避免环境因素对篦条故障检测结果的干扰，提高对篦条故障的检测精确度。

主权项：1.一种烧结机篦条故障检测方法，其特征在于，步骤如下：步骤1：实时采集原始篦条图像，并从原始篦条图像中提取出待检测掩模，原始篦条图像的待检测掩模是用于表达台车带动篦条运行过程中，遮挡在镜头前的静止干扰区域；待检测掩膜是为了从光照分布不均匀的原始篦条图像中选取成像表现好的区域，用于篦条检测；待检测掩膜根据篦条动态运动的方向和原始篦条图像的亮度分布的分布综合统计计算后获得；步骤2：对原始篦条图像进行CLAHE均衡化，以均衡原始篦条图像的图像亮度，将均衡化处理后的原始篦条图像作为均衡化图像；步骤3：由于生产现场的复杂环境导致相机镜头被污染，需要剥离和抑制遮挡、干扰因素，需进行遮挡区域检测；遮挡区域检测的方法为：获取的第一帧篦条图像，对第一帧篦条图像的均衡化图像进行阈值分割，确定二值图；确定二值图的图像像素值，当图像像素值低于目标像素阈值，将低于目标像素阈值的图像像素值所对应的区域作为遮挡区域；步骤4：去除待检测掩模中的遮挡区域，确定目标检测掩模；基于目标检测掩模对均衡化图像进行区域图像提取，从均衡化图像中取出无遮挡区域；确定无遮挡区域中像素值最小的n个目标像素点，对目标像素点进行膨胀-腐蚀-膨胀的形态学处理，确定处理后的目标像素点的连通区域，根据连通区域的宽高比确定连通区域是否存在篦条异常现象；4.1生成目标检测掩模区域目标检测掩模区域是指去除待检测掩模中的遮挡区域所确定的掩模区域；4.2原始篦条图像的有效性检测确定原始篦条图像的均衡化图像中小于第一像素阈值的像素数量与原始篦条图像中全部像素数量的像素数量比值，将求得的像素数量比值作为原始篦条图像中的全黑区占比；若全黑区域占比大于预设的区域占比阈值，则确定该原始篦条图像为无效图像，继续获取下一帧原始篦条图像和下一帧原始篦条图像进行检测，检测步骤和对当前帧原始篦条图像的检测步骤一致；4.3原始篦条图像的过渡区域检测确定候选检测区域的边缘区域是否为篦条过渡区域；具体的，提取候选检测区域的边缘区域，根据边缘区域的像素数量和当前帧原始篦条图像的目标检测掩模的像素数量的比值，确定候检区占比；即候检区占比＝边缘区域像素数量掩膜像素数量；若候检区占比低于预设的数值，则确定边缘区域为过渡区域，即确定篦条不存在断裂；反之，若候检区占比高于或等于预设的数值，则确定边缘区域为篦条断裂的边缘，即篦条存在断裂；4.4篦条异常检测确定候选检测区域中像素值最小的n个目标像素点，像素值最小的n个目标像素点一般位于缺口位置；对提取出的目标像素点进行膨胀-腐蚀-膨胀的形态学处理，根据形态学处理结果确定处理后的目标像素点的连通区域，并确定连通区域的宽高比；连通区域的个数为至少一个；分别对各个连通区域进行宽高比计算，确定各个连通区域的宽高比，根据各个连通区域的宽高比确定连通区域是否存在篦条异常现象。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连理工大学;大连理工大学宁波研究院 一种烧结机篦条故障检测方法

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