[發明專利]一種卸料口堵料檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 202010896816.2
• 申請日: 2020-08-31
• 公開（公告）號: CN113291703A
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發明（設計）人: 周雨薔;邱立運;蔣源銘
• 申請（專利權）人: 湖南長天自控工程有限公司;中冶長天國際工程有限責任公司
• 主分類號: B65G15/32
• 分類號: B65G15/32;B65G43/08;B65G47/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京弘權知識產權代理有限公司 11363
• 代理人: 逯長明;許偉群

1.一種卸料口堵料檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

間隔預設時間獲取相機拍攝的圖像，所述相機設置在卸料口的上方；

將所述圖像輸入到預置的分類模型，得到所述圖像對應的檢測標簽，所述檢測標簽包括正常或堵料；

當所述檢測標簽為堵料時，發送報警信號。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預置的分類模型的確定步驟包括：

獲取圖像樣本，所述圖像樣本包括相機拍攝的若干數量的圖像；

對所述圖像樣本中的圖像進行預處理，得到預處理后的圖像；

確定預處理后的圖像對應的標簽；

將預處理后的圖像和對應的檢測標簽，拆分為訓練集、驗證集和測試集；

利用所述訓練集訓練卷積神經網絡，得到訓練后的卷積神經網絡；

利用所述驗證集，調整訓練后的卷積神經網絡的參數，得到最終的卷積神經網絡；

利用所述測試集，測試最終的卷積神經網絡，得到測試結果；

如果所述測試結果為合格，則確定最終的卷積神經網絡為預置的分類模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對圖像樣本中的圖像進行預處理，得到預處理后的圖像的步驟包括：

對所述圖像樣本中的圖像進行尺寸調整；

將尺寸調整后的圖像進行線性濾波處理，得到預處理后的圖像。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述卷積神經網絡包括殘差神經網絡。

5.一種卸料口堵料檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取單元，用于間隔預設時間獲取相機拍攝的圖像，所述相機設置在卸料口的上方；

確定單元，用于將所述圖像輸入到預置的分類模型，得到所述圖像對應的檢測標簽，所述檢測標簽包括正常或堵料；

報警單元，用于當所述檢測標簽為堵料時，發送報警信號。

6.根據權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述預置的分類模型的確定步驟包括：

獲取圖像樣本，所述圖像樣本包括相機拍攝的若干數量的圖像；

對所述圖像樣本中的圖像進行預處理，得到預處理后的圖像；

確定預處理后的圖像對應的標簽；

將預處理后的圖像和對應的檢測標簽，拆分為訓練集、驗證集和測試集；

利用所述訓練集訓練卷積神經網絡，得到訓練后的卷積神經網絡；

利用所述驗證集，調整訓練后的卷積神經網絡的參數，得到最終的卷積神經網絡；

利用所述測試集，測試最終的卷積神經網絡，得到測試結果；

如果所述測試結果為合格，則確定最終的卷積神經網絡為預置的分類模型。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述對圖像樣本中的圖像進行預處理，得到預處理后的圖像的步驟包括：

對所述圖像樣本中的圖像進行尺寸調整；

將尺寸調整后的圖像進行線性濾波處理，得到預處理后的圖像。

8.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述卷積神經網絡包括殘差神經網絡。