[發(fā)明專利]燒結(jié)機(jī)臺車位置檢測方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410558223.X
• 申請日: 2014-10-20
• 公開（公告）號: CN105588440B
• 公開（公告）日: 2017-09-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 韓明明;孫文杰;鄒一波;姜偉忠;翟立偉;戚功亮
• 申請（專利權(quán)）人: 寶山鋼鐵股份有限公司;徐州衡器廠有限公司
• 主分類號: F27B21/14
• 分類號: F27B21/14
• 代理公司: 上海科琪專利代理有限責(zé)任公司31117
• 代理人: 伍賢喆

1.一種燒結(jié)機(jī)臺車位置檢測方法，其特征是，首先建立臺車特征模板和首臺車標(biāo)記模板，并給予每臺臺車一個獨(dú)立的編號，然后包括以下步驟：

步驟一、任選一臺臺車作為首臺車，在首臺車上設(shè)置一個首臺車標(biāo)記；

步驟二、以首臺車為起始序號，順著臺車運(yùn)行方向順序給所有臺車序號，并制作臺車序列表，使臺車序號與臺車編號一一對應(yīng)；

步驟三、選取任意臺車位置作為測量點(diǎn)，采集位于該臺車位置的臺車圖像；

步驟四、對臺車圖像進(jìn)行處理后與臺車特征模板和首臺車標(biāo)記模板進(jìn)行匹配，當(dāng)每次匹配到臺車特征模板時，臺車位置計(jì)數(shù)器+1；當(dāng)每次匹配到首臺車標(biāo)記模板時，臺車位置計(jì)數(shù)器數(shù)值重置；

臺車位置計(jì)數(shù)器的數(shù)值即為首臺車所在的位置與測量點(diǎn)的間隔臺車數(shù)，其他臺車位置通過首臺車所在的位置結(jié)合臺車序列表進(jìn)行換算得到。

2.如權(quán)利要求1所述的燒結(jié)機(jī)臺車位置檢測方法，其特征是：所述步驟四中對臺車圖像進(jìn)行處理的具體步驟為，

S1：圖像識別運(yùn)算控制器將圖像采集裝置送來的臺車圖像從RGB三通道的彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度單通道圖像；

S2：圖像識別運(yùn)算控制器利用像素的空間關(guān)系對灰度單通道圖像進(jìn)行高斯濾波處理；

S3：圖像識別運(yùn)算控制器對濾波后的圖像進(jìn)行灰度直方圖均衡化處理，并使用全局閾值的算法完成圖像的二值化。

3.如權(quán)利要求1所述的燒結(jié)機(jī)臺車位置檢測方法，其特征是：所述步驟四中將圖像與臺車特征模板進(jìn)行匹配，具體以臺車的特征輪廓為特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，在設(shè)定判定閾值后

具體操作步驟如下：

(1)通過連續(xù)變換尺度參數(shù)，在不同尺度下計(jì)算圖像的邊緣值，并且獲取臺車特征點(diǎn)p,p(x,y)為p點(diǎn)在圖像上的坐標(biāo)值，在尺度為t時：

圖像的尺度空間L(x,y，t)可表示為：L(x,y,t)＝g*f(x,y)，

其中，為高斯核函數(shù)；當(dāng)t＝0時g為單位脈沖函數(shù)，f(x,y)為源圖像本身，L為L(x,y，t)平滑后的圖像，隨著t的增大，L損失了越來越多的細(xì)節(jié)，在尺度t下，大部分小于的圖像細(xì)節(jié)被丟棄了；

在尺度σ下，圖像上p＝(x,y)點(diǎn)的Hessian矩陣定義為：

其中Lxx(p,σ)表示與圖像L在p處的卷積；Lxy(p,σ)表示與圖像L在p處的卷積；Lyy(p,σ)表示與圖像L在p處的卷積；

將圖像的灰度值看作二維曲面z＝f(x,y)，當(dāng)p點(diǎn)的Hessian矩陣為正定時該點(diǎn)為曲面z的局部極小值，當(dāng)p點(diǎn)的Hessian矩陣為負(fù)定時該點(diǎn)為曲面z的局部極大值，當(dāng)p點(diǎn)的Hessian矩陣具有異號的特征值時為鞍點(diǎn)；

圖像識別運(yùn)算控制器選取同時在圖像空間和尺度空間上搜索Hessian矩陣行列式的局部極大值位置，作為臺車的特征點(diǎn)及其所在尺度；

(2)生成臺車特征向量

根據(jù)上一步獲取的不同尺度內(nèi)的特征點(diǎn)，以特征點(diǎn)鄰域內(nèi)梯度分布作為描述特征點(diǎn)的特征向量；旋轉(zhuǎn)圖像與其主方向?qū)R，分別計(jì)算以該特征點(diǎn)為中心的4*4*4子區(qū)域的Haar小波響應(yīng)v＝(Σdx,Σdy,|Σdx|,|Σdy|)^t共得到128個數(shù)據(jù)，最后將其排成一列并歸一化作為該特征點(diǎn)的特征向量；

(3)臺車特征匹配模型構(gòu)建和使用

第i個特征點(diǎn)的特征向量在每一維上都近似符合高斯分布；假設(shè)各維特征之間相互獨(dú)立，目標(biāo)圖像上的N個特征點(diǎn)的特征向量集合

將中的特征向量作為核密度估計(jì)的采樣點(diǎn)，通過下式期望值最大化得到參數(shù)θ：

當(dāng)L(D,θ)大于判定閾值時判定為臺車。

4.如權(quán)利要求3所述的燒結(jié)機(jī)臺車位置檢測方法，其特征是：所述臺車的特征輪廓選自臺車側(cè)壁的直線邊緣、每臺臺車的兩側(cè)豎線、臺車底部的邊線或臺車輪轂的圓形邊。

5.一種燒結(jié)機(jī)臺車位置檢測裝置，其特征是：包括設(shè)備支架(1)、圖像采集裝置(2)、輔助照明裝置(3)、光強(qiáng)照度檢測裝置(4)和首臺車標(biāo)記(5)，所述設(shè)備支架(1)設(shè)置在臺車軌道(6)的側(cè)邊，所述圖像采集裝置(2)、輔助照明裝置(3)和光強(qiáng)照度檢測裝置(4)固定安裝在設(shè)備支架(1)上，所述圖像采集裝置(2)和光強(qiáng)照度檢測裝置(4)的采像區(qū)域與輔助照明裝置(3)的照明區(qū)域相配合，所述首臺車標(biāo)記(5)安裝在任意一臺位于臺車軌道(6)上的臺車側(cè)壁上。

6.權(quán)利要求5所述的燒結(jié)機(jī)臺車位置檢測裝置，其特征是：所述的首臺車標(biāo)記(5)為圓形標(biāo)記。