[发明专利]一种球团生球粒径在线检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种球团生球粒径在线检测方法及系统，该方法包括：采集球团矿生球影像，并对采集的球团矿生球影像进行预处理；基于预处理后的球团矿生球影像，利用预设的轮廓检测模型进行轮廓检测；对轮廓检测模型输出的轮廓检测结果进行二值化处理；基于二值化的轮廓检测结果，利用预设的轮廓优化模型得到优化后的轮廓；基于优化后的轮廓，计算球团矿生球粒径，并统计球团矿生球粒径分布。本发明的技术方案通过融合基于加入注意力机制的深度学习和基于距离变换的分水岭算法，实现了球团生球粒径分布的精准检测。

技术领域

本发明涉及冶金球团造球自动化技术领域，特别涉及一种球团生球粒径在线检测方法及系统。

背景技术

球团矿是高炉的重要原料，质量的好坏直接影响高炉炼铁的质量和效益，粒径分布是评价球团矿质量的重要指标之一，传统的球团矿粒径分布检测主要使用圆孔网筛进行筛分，统计得到生球粒径，存在效率低下、检测滞后，满足不了实时检测和反馈控制造球盘的要求，容易造成球团矿质量大幅波动，成球率降低，从而造成能源消耗和设备损耗，增加了企业的生产成本。

基于计算机视觉的图像分析技术可为球团粒径检测提供实时、非接触式和准确的检测方法。但由于球团矿生产场景下，粉尘大、光照强度不均、形状不规则、圆盘造球机高速旋转和生球在圆盘内滚动复合、生球之间相互粘连或者重叠等客观因素给基于传统图像处理的球团粒径检测研究带来较大挑战，因此，现有的基于计算机视觉的球团生球粒径分布检测方案的精度不够理想。

发明内容

本发明提供了一种球团生球粒径在线检测方法及系统，以解决现有的基于计算机视觉的球团生球粒径分布检测方案的精度不够理想的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：

一方面，本发明提供了一种球团生球粒径在线检测方法，包括：

采集球团生球影像，并对采集到的球团生球影像进行预处理；

基于预处理后的球团生球影像，利用预设的轮廓检测模型进行轮廓检测；

对所述轮廓检测模型输出的轮廓检测结果进行二值化处理；

基于二值化的轮廓检测结果，利用预设的轮廓优化模型得到优化后的轮廓；

基于优化后的轮廓，计算球团生球粒径，并统计球团生球粒径分布。

进一步地，所述轮廓检测模型的构建过程，包括：

采集多张球团生球影像，并对采集到的球团生球影像进行预处理；

对预处理后的球团生球影像中的生球进行轮廓标注，并对标注文件进行可视化，得到只包含边缘的标注图片，建立样本数据集；

利用所述样本数据集对预设的神经网络进行训练，得到所述轮廓检测模型；其中，所述轮廓检测模型的输入为球团生球影像，输出为球团生球的边缘。

进一步地，所述采集多张球团生球影像，并对采集到的球团生球影像进行预处理，包括：

通过工业相机获取圆盘造球机上或传送带上的球团生球影像；

对采集到的球团生球影像进行灰度化处理；

对灰度化处理后的图像进行ROI感兴趣区域提取；

对提取出的感兴趣区域进行中值滤波；

对中值滤波后的图像进行双边滤波；

对双边滤波后的图像进行直方图均衡化，以重新分布图像的亮度，增强球团生球区域的亮度，并降低非球团矿区域的亮度，同时增强图像的局部对比度，强化球团矿的边缘。

进一步地，所述对预处理后的球团生球影像中的生球进行轮廓标注，并对标注文件进行可视化，得到只包含边缘的标注图片，建立样本数据集，包括：