[發(fā)明專利]基于圖像檢測的自動澆注系統(tǒng)及澆口杯液位識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710243562.2
• 申請日: 2017-04-12
• 公開（公告）號: CN107052320A
• 公開（公告）日: 2017-08-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊慧英;高宏偉;張爽;胡瑞;劉海燕;趙亞威;曹燁
• 申請（專利權(quán)）人: 沈陽理工大學(xué)
• 主分類號: B22D39/00
• 分類號: B22D39/00;B22D2/00
• 代理公司: 沈陽火炬專利事務(wù)所(普通合伙)21228
• 代理人: 李福義

1.基于圖像檢測的自動澆注系統(tǒng)，其特征在于，包括：工作單元、手動控制臺(3)、外圍控制電路(4)和圖像采集處理監(jiān)視單元；

所述工作單元包括澆包(2)、鑄件模具(8)、造型機(jī)(9)和塞桿(10)；所述造型機(jī)(9)用于連續(xù)制造所鑄零件需要的模具砂型并且可將模具砂型推送到鋼水澆包下方，所述鑄件模具(8)上設(shè)置有澆口杯(11)，所述澆包(2)正上方設(shè)置有塞桿(10)，澆包(2)的底部設(shè)置有出液口，出液口在澆注過程開始之前對準(zhǔn)其下方鑄件模具(8)的澆口杯(11)確保在正上方；所述塞桿(10)的上端與外圍控制電路(4)相連接，所述造型機(jī)(9)的另一端與計(jì)算機(jī)(1)連接；

所述手動控制臺(3)上設(shè)置有開啟按鈕(12)和停止按鈕(13)，所述手動控制臺(3)的另一端與外圍控制電路(4)相連接，所述圖像采集處理監(jiān)視單元包括攝像頭(14)和計(jì)算機(jī)(1)，所述計(jì)算機(jī)(1)上設(shè)置有用于采集圖像的圖像采集板卡、監(jiān)視器和I/0接口；所述攝像頭(14)放置在距離澆包(2)出液口1.5m-3m處，所述攝像頭(14)的另一端通過數(shù)據(jù)線與計(jì)算機(jī)(1)相連接；所述計(jì)算機(jī)(1)的另一端與外圍控制電路(4)相連接。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像檢測的自動澆注系統(tǒng)，其特征在于，所述攝像頭(14)的外面設(shè)置有保護(hù)罩，避免粉塵進(jìn)入，保證攝像頭正常工作。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像檢測的自動澆注系統(tǒng)的澆口杯液位識別方法，其特征在于，包括以下幾個步驟：

步驟1：造型機(jī)將鑄件模具推型到位到澆包正下方，通過計(jì)算機(jī)上的I/0接口上傳一個推型到位信號給計(jì)算機(jī)；

步驟2：計(jì)算機(jī)收到該信號后，通過I/0接口向外圍控制電路發(fā)出澆注開始信號，此時(shí)澆包塞桿向上運(yùn)動，澆注開始；

步驟3：澆注開始后，進(jìn)行圖像采集；采用攝像頭采集澆注現(xiàn)場實(shí)時(shí)工作畫面，然后將攝像頭采集到實(shí)時(shí)圖像通過圖像采集卡傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中，攝像頭為模擬攝像頭經(jīng)過圖像采集卡后計(jì)算機(jī)接收到的為數(shù)字圖像；

步驟4：圖像處理；根據(jù)步驟1中采集到的數(shù)字圖像，以RGB彩色數(shù)字圖像存儲于計(jì)算機(jī)中，并完成以下幾個步驟：

步驟4.1：對RGB彩色圖像進(jìn)行灰度化處理；

RGB彩色圖像中的每個像素點(diǎn)均是由紅、綠、藍(lán)三種顏色分量混合而成，其中R表示紅色分量、G表示綠色分量、B表示藍(lán)色分量，每個顏色分量均用8位二進(jìn)制位存儲，各有256級亮度，用數(shù)字0～255表示，灰度圖像是指圖像中像素點(diǎn)的灰度值均由8位二進(jìn)制位存儲，共有0～255級灰度，當(dāng)RGB圖像中每個像素點(diǎn)的R、G、B三個顏色分量值相等時(shí)，顯示出來的圖像樣式為灰度圖，根據(jù)公式(1)將RGB彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖：

Gray＝0.299R+0.587G+0.114B(1)

其中，Gray表示灰度值，

通過公式(1)求得Gray后，將原來的RGB(R，G，B)中的R、G、B顏色分量統(tǒng)一用Gray替換，形成新的顏色RGB1(Gray，Gray，Gray)，就將RGB圖轉(zhuǎn)換為灰度圖；

步驟4.2：采用連通區(qū)域標(biāo)注方法去除飛濺小鋼水飛濺，即去噪；

在一個二維圖像中任取像素點(diǎn)p(x，y)，與p點(diǎn)緊鄰的上下左右四個方向的像素點(diǎn)坐標(biāo)分別標(biāo)記為p₁(x，y-1)、p₂(x，y+1)、p₃(x-l，y)、p₄(x+1，y)，與p

點(diǎn)緊鄰的上下左右四個方向的像素點(diǎn)組成的集合稱為p的4鄰域，當(dāng)與p點(diǎn)緊鄰的上下左右四個方向的像素點(diǎn)的灰度值與p點(diǎn)的灰度值相等時(shí)，此時(shí)稱這些灰度值相等的4鄰域區(qū)域就是4-鄰接連通區(qū)域；

將二維圖像中的連通分量用不同數(shù)值標(biāo)注出來，再過濾掉面積較小的連通區(qū)域即可以完成去噪任務(wù)；

步驟4.3采用形態(tài)學(xué)算法去除鋼水液柱干擾：

去噪后的澆注圖像中液柱是澆注圖像上凸起的部分，形態(tài)學(xué)中的開運(yùn)算算法可以把比結(jié)構(gòu)元素小的凸起過濾掉，因此選用形態(tài)學(xué)開運(yùn)算對圖像進(jìn)一步處理，開運(yùn)算的實(shí)質(zhì)是對圖像先腐蝕、再膨脹；

腐蝕運(yùn)算是用結(jié)構(gòu)元素B腐蝕A，是B在A上移動，當(dāng)B完全在A里的時(shí)候，B的中心相素位置集合，如公式(2)所示：腐蝕以后比原來的圖縮小；

AΘB={x1|(B)x1⊆A}---(2)]]>

其中，A表示澆鑄圖像，B表示結(jié)構(gòu)元素，AΘB表示圖像形態(tài)學(xué)運(yùn)算中的腐蝕運(yùn)算，x₁表示腐蝕運(yùn)算后構(gòu)成圖像的點(diǎn)的集合；

膨脹運(yùn)算是用結(jié)構(gòu)元素B膨脹A，是B的映射在A上移動，相交時(shí)B的映射的中心相素位置集合，如公式(3)所示，B的映射用表示，且膨脹后比原來的圖放大；

其中，x_z表示膨脹運(yùn)算后構(gòu)成圖像的點(diǎn)的集合；

表示對澆鑄圖像A利用結(jié)構(gòu)元素B進(jìn)行圖像形態(tài)學(xué)運(yùn)算中的膨脹運(yùn)算的結(jié)果；

對澆注圖像進(jìn)行處理，A表示原始圖像，B表示結(jié)構(gòu)元素，C表示原始圖像被結(jié)構(gòu)元素B腐蝕后的結(jié)果，D表示圖像C再被結(jié)構(gòu)元素B膨脹的結(jié)果，即圖像D為原始圖A與結(jié)構(gòu)元素B進(jìn)行開運(yùn)算的結(jié)果；

步驟4.4：將步驟4.1和步驟4.2、4.3處理之后的圖像與用4.1、4.2處理后的滿液位澆口杯圖像計(jì)算相關(guān)系數(shù)，計(jì)算出的相關(guān)系數(shù)值越接近于1，說明兩個圖像相似度越高，檢測出實(shí)時(shí)的澆口杯中鋼水的液位情況，最終使用相關(guān)系數(shù)匹配法識別出滿液位的時(shí)刻；利用相關(guān)系數(shù)的數(shù)值判斷是否達(dá)到滿液位標(biāo)準(zhǔn)，最后對澆注停止時(shí)刻給出判斷；

相關(guān)系數(shù)匹配算法是通過計(jì)算模板圖像與待匹配圖像的相關(guān)系數(shù)值來確定圖像的匹配程度，具體算法如下；

對于一幅大小為M×N的圖像f(i，j)，尋找匹配大小為J×K(J≤M且K≤N)的子圖w(i，j)的一種方法是計(jì)算f(i，j)和w(i，j)間的相關(guān)性c(i，j)，則有公式(4)所示：

c(i,j)=ΣsΣtf(s,t)w(i+s,j+t)---(4)]]>

其中，i＝0，1，2，…，M-1，j＝0，1，2，…，N-1，f(s，t)表示圖像f(i，j)在當(dāng)前坐標(biāo)(s，t)處的灰度取值，t表示橫坐標(biāo)；s表示縱坐標(biāo)；

在匹配過程中使用相關(guān)系數(shù)，其定義γ(i，j)如下公式所示

其中，其中，i＝0，1，2，…，M-1，j＝0，1，2，…，N-1，是圖像w(i，j)中像素灰度

γ(i,j)=ΣsΣt[f(s,t)-f‾(s,t)][w(i+s,j+t)-w‾(i+s,j+t)]{ΣsΣt[f(s,t)-f‾(s,t)]2ΣsΣt[w(i+s,j+t)-w‾(i+s,i+t)]2}12]]>

平均值，是圖像f(i，j)中與圖像w(i，j)當(dāng)前所在位置相重合的區(qū)域的灰度平均值，總和的值通常由f(i，j)和w(i，j)兩者對應(yīng)的灰度矩陣代入后求得，相關(guān)系數(shù)γ(i，j)在-1到1之間取值；

步驟5：根據(jù)步驟4.3得出的滿液位的時(shí)刻，給出澆注停止信號，控制澆口杯上方澆包塞桿向下運(yùn)動，停止鋼水注入。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于圖像檢測的自動澆注系統(tǒng)的澆口杯液位識別方法，其特征在于，所述步驟4.2具體包括：

步驟4.2.1：搜索二維圖像的像素點(diǎn)，對屬于不同4-鄰接連通區(qū)域的連通分量用1～n標(biāo)注出來；

步驟4.2.2：分別計(jì)算出各個連通分量的面積并標(biāo)記S₁～S_n；

步驟4.2.3：設(shè)定一個連通分量的面積閾值S_c，如果面積小于S_c的連通分量被消除，剩下的面積最大連通分量S_max即為澆注圖像。