[发明专利]一种冷床钢板识别监控方法及系统有效

专利信息
申请号: 202011085527.0 申请日: 2020-10-12
公开(公告)号: CN112275803B 公开(公告)日: 2022-06-14
发明(设计)人: 邓勇;张运虎;张宏亮;石吴;姜颖;刘东成;徐华;钟旭科 申请(专利权)人: 重庆钢铁股份有限公司
主分类号: B21B37/00 分类号: B21B37/00;B21B43/04
代理公司: 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 代理人: 代玲
地址: 401258 重*** 国省代码: 重庆;50
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 冷床 钢板 识别 监控 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种冷床钢板识别监控方法,其特征在于,包括:

采集冷床的一个或多个第一图像,多个所述第一图像为冷床不同部位的图像;

对所述第一图像中的目标钢板进行识别与标定,获取所述第一图像中的目标钢板的第一关联信息;

对多个所述第一图像进行拼接,获取第二图像;

对所述第二图像中的动态钢板进行识别与标定,获取所述第二图像中的动态钢板的第二关联信息,所述动态钢板为进入冷床或离开冷床的钢板;

构建用于存储所述第一关联信息和第二关联信息的实时队列;

根据所述实时队列,对冷床中的所述目标钢板和动态钢板进行识别监控;

所述第一关联信息包括:钢板位置信息、钢板编号信息、钢板形状信息,所述钢板位置信息的获取过程包括:

对所述第一图像中的目标钢板进行识别与标定,当多个所述第一图像具有同一目标钢板时,根据采集装置与所述第一图像之间的映射关系,获取所述采集装置的位置信息;

根据所述采集装置的位置信息,计算所述目标钢板与所述采集装置之间的距离,进而确定与所述目标钢板距离最近的邻近采集装置,获取与所述邻近采集装置对应的第一图像中的目标钢板的钢板位置信息。

2.根据权利要求1所述的冷床钢板识别监控方法,其特征在于,对多个所述第一图像进行拼接,获取第二图像的步骤包括:

提取多个所述第一图像中的特征点;

根据所述特征点,获取不同所述第一图像的图像相似度;

根据所述图像相似度,进行图像配准,获取图像配准结果;

根据所述图像配准结果,建立不同所述第一图像在同一坐标系中的映射关系;

根据所述映射关系,对多个所述第一图像进行拼接,获取第二图像。

3.根据权利要求2所述的冷床钢板识别监控方法,其特征在于,根据所述映射关系,对多个所述第一图像进行拼接的步骤包括:

根据所述映射关系与图像相似度,获取所述第一图像的权值;

根据所述权值,对多个所述第一图像进行拼接,进而获取第二图像。

4.根据权利要求1所述的冷床钢板识别监控方法,其特征在于,对所述第一图像中的目标钢板进行识别与标定,获取所述第一图像中的目标钢板的第一关联信息的步骤包括:

识别所述第一图像中的冷床辊道位置,根据所述冷床辊道位置,构建空冷床特征集;

对所述第一图像中的目标钢板进行识别与标定,进而建立有钢冷床特征集;

根据所述空冷床特征集与有钢冷床特征集,获取所述第一图像中的目标钢板的第一关联信息。

5.根据权利要求1所述的冷床钢板识别监控方法,其特征在于,对所述第二图像中的动态钢板进行识别与标定,获取所述第二图像中的动态钢板的第二关联信息的步骤包括:

对所述第二图像中进入冷床或离开冷床的钢板进行识别与标定,获取进入冷床的动态钢板的钢板信息和离开冷床的动态钢板的第二关联信息,所述第二关联信息包括:钢板位置信息、钢板编号信息、钢板形状信息。

6.根据权利要求5所述的冷床钢板识别监控方法,其特征在于,对所述第二图像中的动态钢板进行识别与标定,获取所述第二图像中的动态钢板的第二关联信息的步骤之后包括:

获取上级服务器中的钢板初始信息,根据所述钢板初始信息,获取所述目标钢板的钢板模拟图像;

根据所述第二关联信息与钢板模拟图像,判断所述钢板模拟图像中目标钢板的长度与第二图像中动态钢板的长度之间的差值是否超出预设阈值,进而确定所述第二图像中的动态钢板的第二关联信息。

7.根据权利要求6所述的冷床钢板识别监控方法,其特征在于,构建用于存储所述第一关联信息和第二关联信息的实时队列的步骤包括:

当识别到进入冷床的动态钢板时,构建所述实时队列,并将所述进入冷床的动态钢板的第二关联信息压入所述实时队列;

当识别到离开冷床的动态钢板时,将所述离开冷床的动态钢板的第二关联信息从所述实时队列中删除。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于重庆钢铁股份有限公司,未经重庆钢铁股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011085527.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top