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公开(公告)号：CN110216319B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910514217.7
申请日：2019-06-14
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明提供一种基于表面质量在线评估的中厚板优化剪切控制方法，属于中厚板质量控制领域。搭建中厚板表面缺陷在线检测系统，构建层次结构模型，输出中厚板表面质量分级结果并确定最优的中厚板坯剪切策略，实现基于表面质量在线评估的中厚板优化剪切智能控制。克服了中厚板坯定尺切割造成的浪费，实现了剪切由人为主观控制到科学模型控制的转变，使剪切结果更加科学，为高效生产及提高终端产品质量奠定了良好的基础。
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公开(公告)号：CN111915649A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010733819.4
申请日：2020-07-27
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明属于机器视觉领域，具体涉及一种遮挡条件下的带钢运动目标跟踪方法。通过获取辊道上带钢的运动视频，利用计算高效、鲁棒性好的Camshift运动目标跟踪算法，融合颜色、纹理和边缘特征，在发生水汽或设备遮挡带钢时，使用BP神经网络和Kalman滤波器预测带钢的位置，完成对带钢的检测与跟踪任务，有效克服了传统的Camshift算法通过单一特征进行跟踪导致跟踪精度较低的缺陷，也为带钢被遮挡的问题提供了一个解决方法，避免了跟踪目标丢失，提高了复杂背景下运动目标的跟踪稳定性和跟踪精度。
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公开(公告)号：CN110346294A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910523601.3
申请日：2019-06-17
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种面板细微划伤缺陷的扫描检测系统和方法，属于表面缺陷检测技术领域。该系统包括多光谱线扫描相机、光源阵列和传送机构，多光谱线扫描相机位于传送机构上方，且扫描线垂直传送机构，光源阵列位于多光谱线扫描相机和传送机构之间。该方法采用多个方向照明光源覆盖细微划伤缺陷的显像扇区，使亚像素大小的细微划伤缺陷清晰成像；采用多光谱线扫描相机扫描成像，实现动态检测；检测算法排除了镜面光斑的影响，适用于对含曲面的面板进行划伤检测。
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公开(公告)号：CN110174409A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910514268.X
申请日：2019-06-14
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明提供一种基于实时检测结果的中厚板周期性缺陷控制方法，属于钢板质量控制技术领域。搭建中厚板表面缺陷检测系统、基于卷积神经网络的表面缺陷检测模型及基于长短期记忆网络的周期性缺陷检测模型，当检测到周期性缺陷时，由主控台确定周期性缺陷控制方案。本发明能够基于实时检测的周期性缺陷数据对中厚板表面质量进行控制，避免了因出现周期性缺陷造成的批量质量事故，有效地提高了中厚板产品质量、生产效率及经济效益。
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公开(公告)号：CN1900701A
公开(公告)日：2007-01-24
申请号：CN200610088828.2
申请日：2006-07-19
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01N21/95
Abstract: 本发明将大功率绿色激光线光源发射的高亮度激光线条照射到热轧带钢表面，通过线阵CCD摄像机在线采集带钢表面反射的激光光线，从而得到带钢的表面图像。根据带钢表面有缺陷区域与无缺陷区域对于光反射性质上的不同，通过对摄像机采集到的带钢表面图像进行处理分析，可以检测带钢表面是否存在着缺陷，并且对缺陷进行分类。本发明不需要拆辊、安装挡板，光源数量少，大大降低了检测装置的硬件成本和安装、维护费用。并且由于激光光源具有良好的聚光性和单色性，摄像机采集到的带钢表面图像质量好，微小的缺陷也能检测到。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114677331B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202210203782.3
申请日：2022-03-02
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于灰度图像和深度数据融合的管材缺陷检测方法及装置，涉及机器视觉检测技术领域。包括：获取待检测样本的表面特征信息；其中，表面特征信息包括深度数据和灰度图像；根据深度数据，得到具备深度信息的缺陷候选区域#imgabs0#根据灰度图像、以及训练好的目标检测模型，得到具备灰度特征的缺陷候选区域#imgabs1#将具备深度信息的缺陷候选区域#imgabs2#以及具备灰度特征的缺陷候选区域#imgabs3#进行融合匹配，得到缺陷检测结果。本发明能够融合深度、色差等多维度特性，在定性分析基础上实现了对缺陷严重度的量化，大大提升了缺陷检测的准确度。
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公开(公告)号：CN114612775B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202210211558.9
申请日：2022-03-04
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于机器视觉的棒材全线跟踪方法及装置，涉及机器视觉检测技术领域。包括：首先在运行辊道上方分布式的布置多个面阵相机，并利用同步脉冲控制相机图像采集；然后依次通过透视变换、实例分割、图像拼接等处理算法得到产线上棒材分布位置及尺寸信息；同时在初始阶段对进入跟踪辊道区域的棒材进行编号标识，实现棒材的全线跟踪。利用视觉识别跟踪技术可以全面直观的确定棒材在产线辊道上的分布情况，解决了棒材生产过程无法进行逐支跟踪的困境，对于丢支、卡支、混支等情况能够及时发现并报警提醒，大大增加了棒材处理线的智能化水平。
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公开(公告)号：CN115046481A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210545045.1
申请日：2022-05-19
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
IPC: G01B11/02
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的定尺剪钢板自动定长方法及系统，该方法包括：在定尺剪后辊道边缘处安装监控相机；在辊道边缘处监控相机拍摄位置下方安置标尺；获取待定尺的钢板长度，通过计算确定负责当前定尺长度测量的相机，并向确定好的相机发送负责定尺测量的确认信号，其余相机不工作；当相机接收到上述确认信号后，计算出达到定尺长度时定尺钢板应处于相机中的像素位置，作为目标点；然后对实时采集图像中的钢板区域位置进行分析，当钢板区域位置达到目标点的像素位置时，完成当前定尺钢板的自动定长。本发明所需硬件成本低，安装实施方便，并且可以达到较高的检测精度，是降低人工成本，实现钢板自动定长剪切，性价比较高的一种解决方案。
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公开(公告)号：CN113198854B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110441283.3
申请日：2021-04-23
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明属于热轧带钢飞剪控制工程领域，涉及一种基于机器视觉的热轧带钢优化剪切方法。所述方法主要是结合机器视觉原理，对热轧生产线上粗轧所造成的带钢端部变形部分进行非接触式测量，通过模糊自整定PID控制器对飞剪系统进行优化控制，包括如下操作步骤：1)带钢端部图像采集；2)图像信息处理；3)三维轮廓获取；4)三维凸包运算；5)模糊自整定PID控制器决策；6)控制器传递剪切信号；7)执行机构进行剪切。本发明基于机器视觉检测系统，结合图像处理单元获取带钢端部三维轮廓，通过模糊自整定PID控制器进行飞剪机构控制，剪切机构接收到控制器发送的信号后进行精确剪切。本发明通过闭环控制结构，实现热轧带钢飞剪系统的在线优化。
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公开(公告)号：CN112986277B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202110365067.5
申请日：2021-04-01
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
IPC: G01N21/95
Abstract: 本发明提供一种热轧带钢精轧辊印的检测方法，属于智能检测技术领域。该方法通过将相机采集的图像进行拼接，得到覆盖带钢十米左右的拼接图像，通过二级实时获取轧辊的周长信息，将拼接图像以轧辊周长为高度基准进行切分，得到同样大小的几张切分图像；然后将每张切分图划分成多个子区块并通过图像分类进行初步过滤，针对各切分图中同一位置的子区块两两进行特征匹配，通过统计不同位置处子区块特征匹配的成功率确定精轧辊印是否存在。本方法充分考虑了精轧辊印所具备的周期性及单次出现时形态一致性，可以有效避免精轧辊印的漏检，提高了此类缺陷的识别率。
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