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公开(公告)号：CN114037752B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202111243605.X
申请日：2021-10-25
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多模型信息匹配的冷床区钢板跟踪方法，属于冶金智能制造技术领域。该方法首先利用视觉跟踪模型分析得到T0时刻冷床区钢板状态信息，利用此信息初始化逻辑跟踪模型状态；逻辑跟踪模型依赖T‑1时刻冷床区钢板状态结合冷床速度计算得到当前T时刻冷床区钢板状态信息S1；视觉跟踪模型利用实例分割方法从图像中分析得到当前T时刻冷床区钢板状态信息S2；T时刻下，S1与S2计算匹配情况，分析异常跟踪状态，将S2保存用于下一次计算；进入下一时刻，重复上述过程，实时跟踪冷床区钢板状态。该方法降低了长时序下逻辑跟踪模型的预测误差，利用匹配状态信息能够判断出卡钢、吊运下料等特殊情况，实现了全面、准确、智能的冷床区钢板跟踪。
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公开(公告)号：CN118378055A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410394970.8
申请日：2024-04-02
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种钢材缺陷周期性判定及周期拟合方法，属于板材缺陷检测领域，该方法包括：接收表面缺陷检测系统输出的当前钢材表面缺陷对应的缺陷信息，并筛选出符合条件的历史缺陷信息，与当前接收的缺陷信息一起形成待拟合缺陷数据集合；当待拟合缺陷数据集合达到一定数据量时，对待拟合缺陷数据集合中的缺陷信息对应的钢材表面缺陷进行周期性判定；将完成周期性判定的缺陷信息存储到内存缓冲区中，用于辅助后续新增缺陷的周期性判定，直到钢材的全部缺陷均完成周期性判定后将内存缓冲区清空。通过本方法可实时对缺陷完成周期性判定，便于及时对缺陷进行定性分析，从而进行报警提醒和专家指导，可避免批量性质量问题的产生并快速追溯缺陷来源。
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公开(公告)号：CN113139900B
公开(公告)日：2023-09-01
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：CN116637943A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310539928.6
申请日：2023-05-12
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种芯棒插棒智能定位监控方法，包括：通过图像采集装置获取辊道图像并划定辊道基准轴线；响应于检测到毛管进入图像采集区域并固定在定位辊道上，图像采集装置开始连续图像采集并将图像数据上传至智能控制装置；使用语义分割网络模型处理图像数据以获取毛管、芯棒的坐标位置，基于毛管、芯棒的坐标位置划定中心轴线以进行定位；基于坐标位置、中心轴线以及辊道基准轴线设立多个阈值，在芯棒与毛管的非接触阶段和接触阶段分别进行实时预警判断，响应于超出任意一个阈值，智能控制装置进行报警并停止辊道运行。通过对芯棒、毛管的位置实时监测，在插棒过程中及时预警异常情况，有效降低安全风险和成本损耗。
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公开(公告)号：CN115409885B
公开(公告)日：2023-04-28
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115780528A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211273919.9
申请日：2022-10-18
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种转钢角度跟踪与自动控制方法及系统，该方法包括：在轧机前后分别安装红外摄像机，拍摄轧机前后的转钢辊道区域，实时采集两个转钢辊道区域的图像；在接收到轧机抛钢信号后，利用预设的视觉检测模型处理采集到的转钢辊道区域的图像，输出钢坯的中心点位置坐标及偏转角度；当钢坯在轧制方向上的位置与转钢辊道区域的中心位置距离小于预设值时控制钢坯停止，开始启动转钢操作；依赖视觉检测模型的输出进行钢坯的转动控制，当钢坯实际转动角度达到预设范围时结束转钢操作，进行侧导板夹持操作，完成整个转钢过程。本发明实现较为方便，维护成本低，可量化数据，摆脱了人工操作误差大、敏感性高等难题，可较好的实现轧线自动转钢控制。
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公开(公告)号：CN113989585B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202111200761.8
申请日：2021-10-13
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于多特征融合语义分割的中厚板表面缺陷检测方法，属于钢板表面缺陷检测技术领域。所述方法包括：构建多特征融合语义分割模型，其中，所述多特征融合语义分割模型包括：编码部分和解码部分，在编码部分通过不同膨胀率的卷积得到多个不同感受野的特征，在解码部分的每个尺度下分别融合相同尺寸大小的特征，增强模型提取上下文语义信息的能力；基于半监督学习优化策略，利用有标签缺陷样本集合、无标签缺陷样本集合及钢板背景样本集合这三类数据对构建的多特征融合语义分割模型进行优化训练，以便训练好的多特征融合语义分割模型对中厚板表面缺陷进行检测。采用本发明，能够提高缺陷的检测识别准确率。
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公开(公告)号：CN114612775A
公开(公告)日：2022-06-10
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：CN113776437B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110957417.7
申请日：2021-08-17
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的高精度中厚板宽度测量方法，属于机器视觉检测技术领域。该方法在同一水平线上沿钢板宽度方向分布排列多个线阵相机，采集钢板下表面图像；通过标定板标定出各相机的分辨率以及相机之间的重合区域，通过去除重叠、背景等冗余区域得到各相机的实际拍摄钢板范围。再通过遗传算法拟合出各相机最优的偏转角度解，利用偏转角度计算得到各相机拍摄钢板范围在钢板宽度方向上的投影长度，并将投影长度进行累加即可得到钢板的宽度值。该方法不仅可以扩展宽度测量范围，避免单个相机测量时存在的精度不足、边界模糊等问题，而且大大降低了测量过程中的非线性误差，明显的提高了宽度测量的精度。
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公开(公告)号：CN113989585A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111200761.8
申请日：2021-10-13
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于多特征融合语义分割的中厚板表面缺陷检测方法，属于钢板表面缺陷检测技术领域。所述方法包括：构建多特征融合语义分割模型，其中，所述多特征融合语义分割模型包括：编码部分和解码部分，在编码部分通过不同膨胀率的卷积得到多个不同感受野的特征，在解码部分的每个尺度下分别融合相同尺寸大小的特征，增强模型提取上下文语义信息的能力；基于半监督学习优化策略，利用有标签缺陷样本集合、无标签缺陷样本集合及钢板背景样本集合这三类数据对构建的多特征融合语义分割模型进行优化训练，以便训练好的多特征融合语义分割模型对中厚板表面缺陷进行检测。采用本发明，能够提高缺陷的检测识别准确率。
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