[发明专利]一种基于机器视觉的生阳极炭块检测方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的生阳极炭块检测方法，其特征在于在成型车间炭块成型机的出口处多角度设置摄像头采集炭块图像，摄像头采集炭块各个表面的图像，然后进行离线建模和在线检测；离线建模由炭块顶面建模和其余五个面建模两部分组成；在线检测包括炭块顶面检测、炭块其余五个面检测和合格炭块的判断策略；所述的炭块顶面建模包括：正常炭块顶面样本图像采集；正常样本图像标号；图像灰度处理；灰度图像标号；将标号的灰度图像作为训练样本输入对比网络进行网络参数训练；生成对比网络，提取图像特征值作为在线检测环节的参照标准特征值；所述的其余五个面建模包括：正常炭块面样本图像采集；正常样本图像标号；图像灰度处理；灰度图像标号、切片，图像切片是指将图片按照一定数量均分，其数量可由实际情况而定，各图像切片的标号要与被切片灰度图像一致；将标号的灰度图像切片作为训练样本输入对比网络进行网络参数训练；生成对比网络，并计算出面图像的离散度阈值、面图像所有切片特征中心及特征半径最大值，取此特征半径最大值为检测环节中的特征半径判断阈值，面图像的离散度阈值取为所有参与建模的样本图像特征离散度的最大值，图像切片特征中心取为该面图像所有切片的特征均值，图像切片特征半径取为所有切片特征值与特征中心之间的最大距离；所述的炭块顶面检测包括：实时采集炭块顶面图像并标号，顶面标号与建模时标号相一致；图像灰度处理；灰度图像标号，顶面标号与建模时标号相一致；运用训练生成的炭块顶面对比网络任一分支卷积神经网络对灰度图像进行特征提取；计算灰度图像特征值与参照标准特征值的相似度，相似度取为实时炭块图像特征值与标准特征值之间的距离，根据实际情况设定特征相似度阈值，如果相似度大于该阈值，判定该炭块顶面不合格，反之为合格；所述的炭块其余五个面检测包括：实时采集炭块面图像并标号，标号与建模时标号相一致；图像灰度处理；灰度图像切片、标号，图像切片的数量可由实际情况而定，各图像切片的标号要与被切片灰度图像一致；运用训练生成的炭块面对比网络任一分支卷积神经网络对灰度图像切片进行特征提取；计算该面图像所有切片特征离散度，如果该面图像特征离散度不大于上述面图像的离散度阈值，则判定该面无瑕疵，反之判定为该面有瑕疵，需进一步计算瑕疵面积；计算图像所有切片特征半径，如果某一切片的特征半径大于上述特征半径判断阈值，则判定该切片所在面积为瑕疵面积，因为面图像切片数量选定后，每一切片的面积即为定值，因此计算各面瑕疵的面积可以简化为判断瑕疵切片的数量；所述的合格炭块的判断策略：首先判断炭块顶面是否合格，如果顶面不合格，则判定该炭块不合格，如果顶面合格，则进一步判断炭块其余五个面；根据现场实际情况设定各面图像瑕疵切片数量阈值，如果该面瑕疵切片数量不大于设定的阈值，则判定该面合格，反之判定该面不合格，依次判断五个面，如有一个面不合格，则判定该炭块不合格，反之继续判定；根据现场实际情况设定其余五个面图像瑕疵切片数量总和阈值，如果瑕疵切片数量总和大于设定的阈值，则判定该炭块不合格，反之，该炭块合格。

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的生阳极炭块检测方法，其特征在于对炭块的六个面进行标号，顶面标号为1，四周四个面标号为2~5，底面标号为6。