[发明专利]一种小方坯按支跟踪方法及系统

权利要求书

1.一种小方坯按支跟踪方法及系统，其特征在于：

通过对完成连铸的钢坯、在轧制入炉前建立对相应流号及支号的在线识别形成对小方坯的按支跟踪；

其中对钢坯支号的在线识别通过建立对钢坯端部描号的基于机器学习的图像识别完成。

2.根据权利要求1所述的一种小方坯按支跟踪方法及系统，其特征在于：

所述的建立对钢坯端部描号的基于机器学习的图像识别具体包括如下步骤：

S1：对设有端部描号的钢坯端部进行拍摄成像；

S2：对经由拍摄成像的钢坯端部通过边缘识别法进行端部描号的特征提取；

S3：对提取出端部描号的图像建立基于目标检测算法的识别；

S4：输出。

3.根据权利要求2所述的一种小方坯按支跟踪方法及系统，其特征在于：

步骤S2中，在进行边缘识别之前，对含有端部描号的端部图像进行字符旋转处理，使得经由字符旋转处理的端部字符形成正立且同一行字符处于同一水平限度的处理结果。

4.根据权利要求2所述的一种小方坯按支跟踪方法及系统，其特征在于：

步骤S3中，对提取出的端部描号图像先进行闭运算处理，然后将经由闭运算处理完成的图像与未进行闭运算处理的图像进行图像叠加处理，以形成供基于目标检测算法识别的输入图像。

5.根据权利要求2所述的一种小方坯按支跟踪方法及系统，其特征在于：

步骤S3所述的目标检测算法具体包括如下步骤：

S31：对当前图片进行单元格划分，然后根据每个格子所在位置和对应内容建立经归一化处理的向量；

S32：将经归一化处理的向量通过卷积神经网络结构进行预测处理，形成每个单元格的张量输出；

S33：对每个单元格的张量输出信息进行非目标信息的滤波处理；

S34：对滤波处理后的张量信息进行回归处理，形成端部字符输出。

6.根据权利要求5所述的一种小方坯按支跟踪方法及系统，其特征在于：

在步骤S33之后步骤S34之前，还通过结合钢坯端面炉号描号规则，对每个单元格进行错误剔除式筛选，经由筛选后的信息作为被步骤S34处理的张量信息。

7.根据权利要求2所述的一种小方坯按支跟踪方法及系统，其特征在于：

在步骤S3之后，还对基于目标检测算法识别出的端部描号进行校验处理，然后对经校验处理后的结果进行步骤S4的输出处理。

8.根据权利要求5所述的一种小方坯按支跟踪方法及系统，其特征在于：

步骤S33中的非目标信息的滤波处理，通过非极大值抑制处理完成。

9.根据权利要求5所述的一种小方坯按支跟踪方法及系统，其特征在于：

步骤S31至S34基于YOLO算法建立。

10.根据权利要求3所述的一种小方坯按支跟踪方法及系统，其特征在于：

所述的字符旋转处理，借助步骤S3中的目标检测算法识别机制完成，具体为：

AS1：将图像输入目标检测算法识别机制，借由目标检测算法识别机制的图像单元格划分处理，形成各个字符的位置框；

AS2：将各个字符位置框的中心点连成一条直线，计算该直线的斜率；

AS3：根据计算出的斜率进行旋转调整处理。

11.根据权利要求7所述的一种小方坯按支跟踪方法及系统，其特征在于：

所述的校验处理通过对基于目标检测算法识别出的端部描号与L3中的钢坯字符数据池比对完成。

12.根据权利要求2所述的一种小方坯按支跟踪方法及系统，其特征在于：

步骤S1中的拍摄成像通过设置的光电对射传感器配合设置的光源及相机工作完成；

其中，所述的光源由阵列的LED光源构成；

所述光电对射传感器以与相机设定距离的位置设置，形成对钢坯经过信号的捕获以及对光源和相机的动作触发。