[发明专利]一种原料异物识别方法、系统、介质及电子终端

说明书

本发明提供一种原料异物识别方法、系统、介质及电子终端，原料异物识别方法包括：采集原始原料图像；将原始原料图像输入轮廓分割神经网络进行训练，获取轮廓分割模型；获取待识别图像；将待识别图像输入轮廓分割模型进行轮廓分割，获取待识别图像中的原料颗粒关联信息，原料颗粒关联信息至少包括以下之一：颗粒轮廓信息和颗粒表面信息；根据原料颗粒关联信息，进行原料异物识别；通过将原始原料图像输入轮廓分割神经网络进行训练，获取轮廓分割模型，并将待识别图像输入轮廓分割模型进行轮廓分割，获取待识别图像中的原料颗粒关联信息，根据原料颗粒关联信息，进行原料异物识别，提高异物识别精确度，自动化程度较高，避免产生安全隐患。

技术领域

本发明涉及图像识别领域，尤其涉及一种原料异物识别方法、系统、介质及电子终端。

背景技术

在钢铁冶炼运送原料的过程中，矿石等原料中常常会混有异物，例如布料、衣物和鞋子等，这些异物有可能会影响冶炼的产品质量和安全生产，对工厂的生产造成损失。目前，大部分原料运送过程中通常采用人工的方式进行异物识别，然而，由于冶金等原料在使用皮带机等工具运输过程中涉及到多种危险因素，人工不便识别，且由于人眼视角限制容易造成检测遗漏，识别精确度较低，容易产生一定的安全隐患。

发明内容

本发明提供一种原料异物识别方法、系统、介质及电子终端，以解决现有技术中采用人工的方式不便对运输中的矿石等原料进行异物识别，识别精确度较低，且容易产生一定的安全隐患的问题。

本发明提供的原料异物识别方法，包括：

采集原始原料图像；

将所述原始原料图像输入轮廓分割神经网络进行训练，获取轮廓分割模型；

获取待识别图像；

将所述待识别图像输入轮廓分割模型进行轮廓分割，获取所述待识别图像中的原料颗粒关联信息，所述原料颗粒关联信息至少包括以下之一：颗粒轮廓信息和颗粒表面信息；

根据所述原料颗粒关联信息，进行原料异物识别。

可选的，获取所述待识别图像中的原料颗粒关联信息的步骤包括：

将所述待识别图像输入轮廓分割模型进行轮廓分割，获取所述待识别图像中颗粒轮廓信息，所述颗粒轮廓信息包括：待识别颗粒的等效直径；

判断所述待识别颗粒的等效直径是否超出预设的尺寸阈值，获取异物候选颗粒；

根据所述异物候选颗粒，进行原料异物识别。

可选的，根据所述异物候选颗粒，进行原料异物识别的步骤包括：

获取所述异物候选颗粒的颗粒表面信息，所述颗粒表面信息至少包括以下之一：颗粒颜色RGB像素值、颗粒表面线条数量；

根据所述颗粒表面信息，确定所述待识别图像中的异物。

可选的，所述颗粒轮廓信息为所述待识别图像中的封闭原料轮廓中非封闭的原料颗粒轮廓的信息，所述颗粒轮廓信息还包括：颗粒面积和颗粒周长；

根据所述颗粒面积和颗粒周长，获取待识别颗粒的等效直径，进而获取异物候选颗粒；获取异物候选颗粒的数学表达为：

D-D_average≥Threshold_D

其中，D为待识别颗粒的等效直径，D_average为预先设置的物料颗粒等效直径平均值，Threshold_D为预先设置的尺寸阈值，P为颗粒周长，S为颗粒面积，k为预设系数。

可选的，获取颗粒颜色RGB像素值的步骤包括：