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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：CN116645423A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310616363.7
申请日：2023-05-29
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激光线的双边剪系统相机快速标定方法，包括：多台工业相机、第一激光源、第二激光源，第一激光源固定设置在辊道第一侧边的上方，第二激光源设置为在辊道第一侧边和第二侧边之间可移动；检测钢板运输至对中区域，获取钢板规格信息，第二激光源从第一侧边连续扫描至第二侧边并最终停留在目标刀口位置，扫描过程中通过工业相机连续获取多个钢板图像；基于算法识别多个钢板图像中激光线的像素位置以进行像素标定，将像素位置与物理位置进行映射形成映射关系，基于映射关系生成实际标定数据。本发明还提供了一种快速标定装置。本发明实现了钢板的自动标定，解决了中厚板自动对中系统相机标定繁琐，数据量大，后期验证繁琐的问题。
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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：CN119048420A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410929900.8
申请日：2024-07-11
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06N3/0464 , G06T7/194 , G06N3/0495
Abstract: 本发明公开了一种金属表面缺陷检测网络模型轻量化方法，属于机器视觉检测技术领域，该方法包括：构建知识蒸馏过程的教师模型；对教师模型进行压缩，得到知识蒸馏过程的学生模型；以金属表面缺陷图像作为输入图像，基于知识蒸馏的方法，利用所述教师模型学习到的知识去指导所述学生模型训练，使所述教师模型中学习到的金属表面缺陷特征迁移到所述学生模型中，以利用训练好的学生模型实现金属表面缺陷检测。本发明不仅显著地提升了检测效率，降低了硬件门槛，还保持了高度的检测准确性，为金属制造业的质量控制提供了强有力的工具，尤其是在需要快速、实时检测的生产线上，具有巨大应用潜力和经济价值。
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公开(公告)号：CN114964024B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210889491.4
申请日：2022-07-27
Applicant: 承德建龙特殊钢有限公司 , 北京科技大学设计研究院有限公司 , 海南龙祥原科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种钢管测量装置，包括：标定模块，用于对分布于横截面为正六边形棒材各侧面的3D相机进行标定，获得3D相机坐标系位置点到物体空间坐标系的转换矩阵；采集转换模块，用于将标定的3D相机采集的钢管表面在相机坐标系下的位置点坐标通过转换矩阵映射到物体空间坐标系下，获得钢管表面在物体空间坐标系下的位置点坐标，其中，钢管是标定3D相机后同轴替换所述棒材的；直径计算模块，用于根据钢管表面在物体空间坐标系下的位置点坐标，通过最小二乘法以圆形方程为最终拟合目标，得到钢管的直径。本发明能够对管材直径自动检测，保证钢管质量判定的准确性和及时性。
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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：CN116851465A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310839252.2
申请日：2023-07-10
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种粗轧自动转钢控制方法，属于轧钢技术领域。所述方法包括：在粗轧机的入口和出口处，接收来自自动化一级系统的信息，根据接收到的信息判断是否进行转钢操作；在需要转钢的道次下，捕捉当前的钢坯图像，基于捕捉到的钢坯图像，采用安全限位策略、角度计量策略、位置优选策略、转速调控策略和过转修正策略进行钢坯旋转过程控制；依据设置的转钢成功评定条件判断是否转钢成功，若转钢成功，则控制侧导板进行加持操作，若转钢失败，则进行报警提醒并切换为手动模式。采用本发明，能够有效提高转钢过程的成功率和效率。
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公开(公告)号：CN115406895A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210940075.2
申请日：2022-08-05
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板在线表面缺陷检测系统，该系统包括：缺陷检测模块、样本标记模块、自主学习模块以及服务自启模块；其中，缺陷检测模块用于负责钢板表面缺陷检测；样本标记模块用于当接收到需要进行自动样本标记的信号后，为收集到的样本自动生成标记信息；自主学习模块用于实时监控样本的数量变化，当样本增加量达到第一预设值后，利用当前的样本对钢板表面缺陷检测模型进行训练；服务自启模块用于在模型训练结束后，从模型的训练结果中选择最优模型替换掉原钢板表面缺陷检测模型，以进行检测模型的迭代更新，并控制所述缺陷检测模块和所述样本标记模块重启，实现检测模型的重新加载。本发明可以实现表面检测系统中检测模型的自主学习优化。
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公开(公告)号：CN114964024A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210889491.4
申请日：2022-07-27
Applicant: 承德建龙特殊钢有限公司 , 北京科技大学设计研究院有限公司 , 海南龙祥原科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种钢管测量装置，包括：标定模块，用于对分布于横截面为正六边形棒材各侧面的3D相机进行标定，获得3D相机坐标系位置点到物体空间坐标系的转换矩阵；采集转换模块，用于将标定的3D相机采集的钢管表面在相机坐标系下的位置点坐标通过转换矩阵映射到物体空间坐标系下，获得钢管表面在物体空间坐标系下的位置点坐标，其中，钢管是标定3D相机后同轴替换所述棒材的；直径计算模块，用于根据钢管表面在物体空间坐标系下的位置点坐标，通过最小二乘法以圆形方程为最终拟合目标，得到钢管的直径。本发明能够对管材直径自动检测，保证钢管质量判定的准确性和及时性。
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公开(公告)号：CN119006891A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410991722.1
申请日：2024-07-23
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06T7/10 , G06T7/13 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于数据缓冲的多模块并行金属表面缺陷检测方法，属于机器视觉检测技术领域，该方法包括：获取待检测的金属板的图像，作为待检测图像；将待检测图像分别存入缺陷检测子进程的缓冲区以及轮廓检测子进程的缓冲区；缺陷检测子进程执行缺陷检测任务，并将检测出的缺陷数据存入主进程的缓冲区；轮廓检测子进程执行轮廓检测任务；主进程基于缺陷检测子进程输出的缺陷数据和轮廓检测子进程输出的轮廓，确定缺陷的类别并对缺陷数据进行筛选。本发明的技术方案一方面能够快速的将容易检测的缺陷及时的检测出来，另一方面能够后台运行更多的具备深入挖掘的模型进行小缺陷的检测，防止漏检行为。
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