[发明专利]一种出渣状态检测方法、装置、设备及存储介质在审
申请号: | 202211167725.0 | 申请日: | 2022-09-23 |
公开(公告)号: | CN115588114A | 公开(公告)日: | 2023-01-10 |
发明(设计)人: | 曹鑫;张晓辉;黄建斌;庞殊杨;冯远航;谭靖宣;陈时宇 | 申请(专利权)人: | 中冶赛迪信息技术(重庆)有限公司 |
主分类号: | G06V10/764 | 分类号: | G06V10/764;G06V10/774;G06T7/62;G06T7/73;G06T5/30;G06T7/155 |
代理公司: | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人: | 唐勇 |
地址: | 401329 重庆市九龙*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 状态 检测 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种出渣状态检测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取目标出铁沟的目标出渣图像,识别所述目标出渣图像中出渣区域的出渣区域位置信息;
根据所述出渣区域位置信息确定所述出渣区域的局部出渣面积,得到所述目标出渣图像中各出渣区域的总出渣面积;
基于多个出渣区域的当前出渣区域位置和预设标准出渣区域位置,得到各所述出渣区域与预设标准出渣区域的出渣重合区域,并确定所述出渣重合区域的重合出渣面积;
基于所述总出渣面积和所述重合出渣面积,确定所述目标出铁沟的出渣状态。
2.根据权利要求1所述的出渣状态检测方法,其特征在于,获取目标出铁沟的目标出渣图像包括:
获取目标出铁沟多个样本出渣图像数据;
对所述样本出渣图像进行标注,并得到训练样本数据集;
通过所述训练样本数据集对图像处理模型进行训练,并将训练后的图像处理模型作为目标出渣图像处理模型;
将所述目标出铁沟的初始出渣图像输入至所述目标出渣图像处理模型,得到所述目标出铁沟的目标出渣图像。
3.根据权利要求1所述的出渣状态检测方法,其特征在于,根据所述出渣区域位置信息确定所述出渣区域的局部出渣面积,得到所述目标出渣图像中各出渣区域的总出渣面积包括:
提取所述多个出渣区域的轮廓,以得到所述多个出渣区域的轮廓像素点数量;
基于所述轮廓像素点数量确定所述多个出渣区域中各出渣区域的多个局部出渣面积;
基于所述多个局部出渣面积之和,得到所述目标出渣图像的总出渣面积。
4.根据权利要求1所述的出渣状态检测方法,其特征在于,基于多个出渣区域的当前出渣区域位置和预设标准出渣区域位置,得到各所述出渣区域与预设标准出渣区域的出渣重合区域,并确定所述出渣重合区域的重合出渣面积包括:
在所述目标出渣图像中增加预设标准出渣区域蒙版,以得到出渣重合区域,所述出渣重合面积为所述多个出渣区域与标准出渣区域重合的区域;
确定所述出渣重合区域的重合像素点数量,并基于所述重合像素点数量确定所述出渣重合区域的重合出渣面积。
5.根据权利要求2所述的出渣状态检测方法,其特征在于,获取目标出渣图像还包括:
获取所述目标出铁沟的初始出渣图像,所述初始出渣图像包括三原色色彩通道;
将所述三原色色彩通道转换为单色彩通道,得到出渣图像灰度图;
基于所述出渣图像灰度图,将大于预设像素阈值的像素点转换为白色,小于或等于预设像素阈值的像素点转换为黑色,从而得到出渣图像黑白图。
6.根据权利要求5所述的出渣状态检测方法,其特征在于,得到出渣图像黑白图之后还包括:
将所述出渣图像黑白图中每一个像素点向外扩张,以使相邻出渣区域相互连接;
将扩张后的出渣图像黑白图中每一个像素点向内缩减,以得到目标出渣图像,所述目标出渣图像中相邻出渣区域间相互联通。
7.根据权利要求1-6任一项所述的出渣状态检测方法,其特征在于,基于所述总出渣面积和所述重合出渣面积的比值,确定所述目标出铁沟的出渣状态包括以下至少之一:
当所述总出渣面积小于预设出渣面积,则判定所述目标出铁沟的出渣状态为未出渣状态;
当所述总出渣面积大于或等于预设出渣面积,则基于所述总出渣面积和所述重合出渣面积,得到出渣重合比例,若所述出渣重合比例大于预设标准重合比例,则判定所述目标出铁沟的出渣状态为出渣正常状态;
当所述总出渣面积大于或等于预设出渣面积,则基于所述总出渣面积和所述重合出渣面积,得到出渣重合比例,若所述出渣重合比例小于预设标准重合比例,则判定所述目标出铁沟的出渣状态为出渣溢出状态。
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