[發(fā)明專利]基于計(jì)算機(jī)視覺的熱軋鋼板表面缺陷識別方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010620520.8
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111784670B
• 公開（公告）日: 2022-05-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張玉琪
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳賽安特技術(shù)服務(wù)有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市精英專利事務(wù)所 44242
• 代理人: 李翔宇

本發(fā)明公開了基于計(jì)算機(jī)視覺的熱軋鋼板表面缺陷識別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及人工智能的圖像檢測和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，先對熱軋鋼板表面的當(dāng)前幀圖片進(jìn)行采集和合成批后得到合成批圖像集，合成批圖像集先輸入至卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷其是否有合成批圖像存在缺陷，若有有合成批圖像存在缺陷將合成批圖像集輸入至多尺度目標(biāo)檢測模型判斷其是否存在精篩分類結(jié)果為有缺陷分類結(jié)果。該方法實(shí)現(xiàn)了對熱軋鋼板表面圖片表面缺陷的自動化識別，同時結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多尺度目標(biāo)檢測模型，既能確保識別過程的快速性，而且了確保識別結(jié)果的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能的圖像檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于計(jì)算機(jī)視覺的熱軋鋼板表面缺陷識別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

熱軋鋼板以連鑄板坯或初軋板坯為原料，經(jīng)步進(jìn)式加熱爐加熱，除鱗，經(jīng)過粗軋機(jī)、精軋機(jī)、層流冷卻、卷取機(jī)卷取，最后切頭切尾、矯直、平整、切板或重卷后的產(chǎn)品。熱軋鋼板由于成型溫度較高，成型所需力比冷軋成型要小，但成型后板材缺陷較多。板材缺陷的多少直接影響到產(chǎn)品的質(zhì)量，故在實(shí)際生產(chǎn)線上對鋼板質(zhì)量做實(shí)時監(jiān)測至關(guān)重要。

目前大部分鋼廠仍然采用人工肉眼識別熱軋鋼板表面缺陷的方法，這就對質(zhì)檢人員的專業(yè)技術(shù)要求較高，這就導(dǎo)致了識別熱軋鋼板表面缺陷的人工成本高，而且識別效率低下。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于計(jì)算機(jī)視覺的熱軋鋼板表面缺陷識別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中鋼廠的生產(chǎn)線上采用人工肉眼識別熱軋鋼板表面缺陷，導(dǎo)致了識別熱軋鋼板表面缺陷的人工成本高，而且識別效率低下的問題。

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于計(jì)算機(jī)視覺的熱軋鋼板表面缺陷識別方法，其包括：

接收圖像采集終端所上傳熱軋鋼板表面的當(dāng)前幀圖片；

將所述當(dāng)前幀圖片根據(jù)預(yù)設(shè)的圖片裁剪像素尺寸進(jìn)行裁剪和合成批，得到對應(yīng)的合成批圖像集；

調(diào)用預(yù)先訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將所述合成批圖像集對應(yīng)的像素矩陣輸入至所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到對應(yīng)的圖像分類結(jié)果集；其中，所述圖像分類結(jié)果集中所包括圖像分類結(jié)果的總個數(shù)與所述合成批圖像集所包括的裁剪圖片的總張數(shù)相等；

判斷所述圖像分類結(jié)果集中是否存在所述圖像分類結(jié)果為缺陷分類結(jié)果；

若所述圖像分類結(jié)果集中存在圖像分類結(jié)果為有缺陷分類結(jié)果，調(diào)用預(yù)先訓(xùn)練的多尺度目標(biāo)檢測模型，將所述合成批圖像集中各裁剪圖片對應(yīng)的像素矩陣輸入至所述多尺度目標(biāo)檢測模型，得到與合成批圖像集各裁剪圖片對應(yīng)的精篩分類結(jié)果，以組成精篩分類結(jié)果集；其中，所述精篩分類結(jié)果包括有缺陷分類結(jié)果和無缺陷分類結(jié)果；

若所述精篩分類結(jié)果中存在精篩分類結(jié)果為有缺陷分類結(jié)果，獲取精篩分類結(jié)果為有缺陷分類結(jié)果對應(yīng)的精篩目標(biāo)圖像，以組成精篩目標(biāo)圖像集；

獲取所述精篩目標(biāo)圖像集中各精篩目標(biāo)圖像中的缺陷區(qū)域尺寸，以得到各精篩目標(biāo)圖像對應(yīng)的缺陷類型；以及

將所述當(dāng)前幀圖片對應(yīng)的精篩目標(biāo)圖像集和各精篩目標(biāo)圖像對應(yīng)的缺陷類型發(fā)送至與所述圖像采集終端對應(yīng)的監(jiān)控終端。

第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于計(jì)算機(jī)視覺的熱軋鋼板表面缺陷識別裝置，其包括：

當(dāng)前幀圖片接收單元，用于接收圖像采集終端所上傳熱軋鋼板表面的當(dāng)前幀圖片；

圖片裁剪合成單元，用于將所述當(dāng)前幀圖片根據(jù)預(yù)設(shè)的圖片裁剪像素尺寸進(jìn)行裁剪和合成批，得到對應(yīng)的合成批圖像集；

快速識別單元，用于調(diào)用預(yù)先訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將所述合成批圖像集對應(yīng)的像素矩陣輸入至所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到對應(yīng)的圖像分類結(jié)果集；其中，所述圖像分類結(jié)果集中所包括圖像分類結(jié)果的總個數(shù)與所述合成批圖像集所包括的裁剪圖片的總張數(shù)相等；