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申请/专利权人：北京科技大学
申请日：2024-02-26
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247220A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;B21B33/00;B21B38/00;G06T7/70;G06T7/269;G06V10/26;G06V10/82;G06V20/52;G06V10/54;G06V10/56
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明属于高速线材冶金自动化领域，涉及一种基于机器视觉的飞钢智能检测系统及方法。所述系统包括飞钢检测采样模块、飞钢判别模块、飞钢检测显示模块、报警记录及应急处理模块。采用机器视觉技术，对监控视频采样，进行去水汽等预处理，提高图像质量。飞钢判别模块采用多种飞钢检测方法对飞钢进行综合判别，并根据每种方法的判别准确性动态调整判别权重。通过集控大屏实时显示钢材像素点流向图和飞钢检测结果，若发现飞钢，发出飞钢蜂鸣警报提醒，并控制执行机构进行应急处理。本发明所述飞钢检测系统，能够克服钢厂复杂环境和飞钢形状不规律、不易视觉检测的难题，实现了飞钢事故的快速精确检测，提高应急处理效率。
主权项：1.一种基于机器视觉的飞钢智能检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一、飞钢检测采样：在钢厂监控视频中，提取采样帧并进行去水汽预处理，增强图像质量信息；步骤二、飞钢判别：飞钢检测采用并行多线程处理，通过区域定位法、改进光流法、深度学习法分别进行飞钢判别；通过集成学习对区域定位法、改进光流法、深度学习法三种方法的判别结果进行投票以综合判断是否飞钢；步骤三、报警和应急处理：若步骤二综合判断结果为发现飞钢，则进行报警和应急处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京科技大学 一种基于机器视觉的飞钢智能检测系统及方法
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