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公开(公告)号：CN117994202A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311695552.4
申请日：2023-12-11
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T3/4038 , G06T5/80 , G01N21/88
Abstract: 本发明公开了一种芯棒表面缺陷检测图像预处理方法及系统，属于机器视觉检测技术领域，所述方法包括：获取待处理的芯棒表面图像；根据相机负责拍摄的芯棒圆周角度范围，对各相机采集的图像进行裁剪，以消除相邻相机采集的图像之间的重合区域，再将各相机裁剪后的图像，按照相机在芯棒的圆周分布，顺序拼接得到拼接图像；基于生产现场实际运行参数，对拼接图像进行调整，得到具备芯棒原始形态的矫正图像；对矫正图像进行逐行判断，确定出芯棒尾柄、延长段以及工作段的像素位置，从而屏蔽非工作段图像，保留工作段图像。通过本发明能够有效的解决芯棒图像采集时形态变化对检测的影响，同时可以去除额外的无效数据，降低数据量，并提升检测的准确性。
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公开(公告)号：CN113697361B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202110951307.X
申请日：2021-08-18
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的冷区钢板自动上料方法，属于机器视觉跟踪技术领域。该方法在冷区钢板上料辊道操作侧按等距离对每组辊道安装监控相机，相机分别用于拍摄辊道上钢板状态和行车位置状态，通过图像处理技术判断出辊道上是否存在钢板，并计算出行车到辊道表面的距离，然后通过辊道钢板状态和行车状态的不同组合来确定辊道的启停，从而实现冷区钢板的自动上料。该吩咐避免了传统光电检测信号无法判断行车上料、检测范围不全面等问题，并且具有设备成本较低、安装简单、准确度高等优点，可以完全取代人工操作，实现冷区上料辊道的无人化，智能化，为应用现场带来的巨大的经济利益。
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公开(公告)号：CN115345775B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211270258.4
申请日：2022-10-18
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向椭圆状管件外形检测的图像展开方法及装置，所述方法包括：在椭圆状管件的周围安装多个相机，采集椭圆状管件的图像，包含二维灰度数据和三维深度数据；建立各坐标系，包括世界坐标系、相机坐标系、像素物理坐标系及像素坐标系；根据椭圆几何方程及椭圆弧长与离心角的关系，在世界坐标系里对每帧图像中的椭圆沿设定的基准线进行展开，得到展开后的世界坐标；推导展开前椭圆状管件的世界坐标与像素坐标的对应关系，进而得到展开后椭圆状管件的世界坐标与像素坐标的转换关系；采用双三次插值的方法，对展开后椭圆状管件的图像进行补全，得到补全后椭圆状管件的展开图像。本发明能够提高椭圆状管件的外形检测效率和自动化程度。
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公开(公告)号：CN115409885A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211359622.4
申请日：2022-11-02
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及机器视觉技术领域，特别是指一种适于钢管轮廓测量的椭圆拟合方法，包括：S1、采集钢管轮廓数据，获取输入样本点集；S2、设置椭圆拟合算法的参数；S3、移除样本点集中分布密集的样本点，包括：S32、当样本点数大于移除样本点的下限值，则将样本点集中的所有样本点按照样本点的横坐标从小到大排序，将排序后的样本点集平均划分为个整数段；S33、删除分段后的样本点集的每段中的一个样本点，并更新样本点集的样本点数和操作子集的样本点数；S4、通过截断最小二乘算法对样本点进行循环迭代，得到代数参数矩阵；S5、拟合钢管轮廓的椭圆。本发明拟合钢管轮廓的椭圆外形，能够提高钢管外形尺寸的检测精度和效率。
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公开(公告)号：CN115345775A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211270258.4
申请日：2022-10-18
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向椭圆状管件外形检测的图像展开方法及装置，所述方法包括：在椭圆状管件的周围安装多个相机，采集椭圆状管件的图像，包含二维灰度数据和三维深度数据；建立各坐标系，包括世界坐标系、相机坐标系、像素物理坐标系及像素坐标系；根据椭圆几何方程及椭圆弧长与离心角的关系，在世界坐标系里对每帧图像中的椭圆沿设定的基准线进行展开，得到展开后的世界坐标；推导展开前椭圆状管件的世界坐标与像素坐标的对应关系，进而得到展开后椭圆状管件的世界坐标与像素坐标的转换关系；采用双三次插值的方法，对展开后椭圆状管件的图像进行补全，得到补全后椭圆状管件的展开图像。本发明能够提高椭圆状管件的外形检测效率和自动化程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114677331A
公开(公告)日：2022-06-28
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将具备深度信息的缺陷候选区域以及具备灰度特征的缺陷候选区域进行融合匹配，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：CN113139900A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110365113.1
申请日：2021-04-01
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种棒材完整表面图像获取方法，属于机器视觉检测技术领域。该方法通过四个线阵相机从不同角度采集棒材图像，通过分割算法得到棒材区域并进行骨架搜索；利用形变矫正算法将棒材区域变换到竖直状态并位于图像正中间，有效的避免了棒材生产过程中由于抖动造成的拍摄图像扭曲的问题，真实的体现了实际的棒材状态；依据相机和棒材的位置关系，计算出各相机像素坐标与实物坐标的转换关系，得到各相机拍摄图像的重合区域并进行剔除，保留下来的各相机图像横向进行拼接得到棒材的完整表面图像。棒材完整表面图像能更好的体现棒材的表面质量情况，同时也为后续的表面缺陷检测处理提供了较好的基础图像数据。
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公开(公告)号：CN113034442A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110238250.9
申请日：2021-03-04
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于缺陷分布图谱的热轧带钢表面质量分级方法，属于智能检测技术领域。该方法利用热轧带钢表面缺陷检测系统的缺陷数据，绘制出单个缺陷类别、交叉易混缺陷类别等多种缺陷分布图谱，针对不同类别组合的缺陷分布图谱，依据其所具有的内部特征，可对应的采用置信度检测、直线检测、周期检测、聚类检测、分布特征检测等方式从缺陷分布图谱中寻找出供分级判断的关键特征，整合各缺陷分布图谱得到的关键特征，形成接近于人感知的上层分析模式图，实现数据的降维和降伪，通过结合钢种、规格、工艺参数等信息，针对性调整不同缺陷分布图谱中关键特征的等级标准，采用严重级别高掩盖严重级别低的原则，得到最终的带钢质量等级。
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公开(公告)号：CN111521838B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202010333442.3
申请日：2020-04-24
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01P3/38
Abstract: 本发明提供一种线面阵相机相结合的热轧卷测速方法，能够降低对面阵相机采集帧速率的要求。所述方法包括：通过测速标定确定线阵相机的固定采集线速率；触发线面阵相机同时采集待测速的热轧卷图像，利用线阵相机在不同运动速度下使用同一固定采集线速率会造成图像变形的特点，将面阵相机采集的单张图像和线阵相机采集的图像进行对比，根据采集的图像中变化区域的变形情况，确定热轧卷的实际运动速度；其中，线面阵相机包括：面阵相机和线阵相机，线面阵相机都位于热轧钢板的正上方，且线面阵相机位于同一高度同一水平位置。本发明涉及机器视觉应用技术领域。
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公开(公告)号：CN110174409B
公开(公告)日：2021-01-12
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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