一种原料粒度确定方法、系统、终端及介质技术方案

本发明专利技术提供一种原料粒度确定方法、系统、终端及介质，该方法通过获取真实样本图像，并建立数据集，根据数据集训练生成原料轮廓分割模型，获取待检测图像，并输入到原料轮廓分割模型，生成原料颗粒轮廓图像，根据原料颗粒轮廓图像确定原料粒度；解决了过传统筛分检测法确定皮带机上原料粒度，耗费人工，耗时长，效率低，原料粒度确定存在较大误差，难以保证炼铁的质量的技术问题，达到了通过机器检测的方式，替代了人工确定原料粒度的方式，节省了人工，原料粒度的确定更加迅速、提升了确定效率、误差较小，可以提升炼铁的质量。可以提升炼铁的质量。可以提升炼铁的质量。

【技术实现步骤摘要】
一种原料粒度确定方法、系统、终端及介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种原料粒度确定方法、系统、终端及介质。

技术介绍

[0002]在矿业生产中，通过皮带机输送原料进入高炉是高炉炼铁的重要环节，高炉炼铁生成的钢铁质量与原料的原料粒度息息相关，因此能否对原料粒度进行准确的确定对生产的钢铁质量有着重大影响。
[0003]目前，一般通过传统筛分检测法确定皮带机上原料粒度，该传统筛分法需要耗费人工，耗时长，效率低，原料粒度确定存在较大误差，难以保证炼铁的质量。

技术实现思路

[0004]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种原料粒度确定方法、系统、终端及介质，用于解决过传统筛分检测法确定皮带机上原料粒度，耗费人工，耗时长，效率低，原料粒度确定存在较大误差，难以保证炼铁的质量的技术问题。
[0005]针对于上述问题，本专利技术提供了一种原料粒度确定方法，包括：
[0006]获取真实样本图像，并建立数据集；
[0007]根据所述数据集训练生成原料轮廓分割模型；
[0008]获取待检测图像，并输入到所述原料轮廓分割模型，生成原料颗粒轮廓图像；
[0009]根据所述原料颗粒轮廓图像确定原料粒度。
[0010]可选的，建立数据集的方式包括以下至少之一：
[0011]对所述真实样本图像中的原料颗粒进行标注，建立数据集；
[0012]对所述真实样本图像进行处理生成虚假样本图像，对所述虚假样本图像中的原料颗粒进行标注，建立数据集。
[0013]可选的，若建立数据集的方式包括对所述真实样本图像进行处理生成虚假样本图像，对所述虚假样本图像中的原料颗粒进行标注，建立数据集；
[0014]对所述真实样本图像进行处理的方式包括以下至少之一：几何变换处理、图像增强处理。
[0015]可选的，若所述对所述真实样本图像进行处理的方式包括几何变换处理，所述几何变换处理包括，
[0016]对所述真实样本图像进行图像翻转、对所述真实样本图像进行图像旋转、对所述真实样本图像进行图像裁剪、对所述真实样本图像进行图像缩放、对所述真实样本图像进行仿射变换中至少之一；
[0017]若所述对所述真实样本图像进行处理的方式包括图像增强处理，所述图像增强处理包括，对所述真实样本图像进行灰度线性变换、对所述真实样本图像进行直方图均衡变换中任意之一。
[0018]可选的，还包括：
[0019]封闭所述原料轮廓图像中非封闭的原料颗粒轮廓。
[0020]可选的，所述根据所述原料颗粒轮廓图像确定原料粒度包括，根据所述原料颗粒轮廓图像确定原料粒度参数，根据所述原料粒度参数确定原料粒度；所述原料粒度参数包括单
[0021]颗原料颗粒等效直径、单颗原料颗粒周长、单颗原料颗粒面积、原料颗粒平均尺寸中至少之一；
[0022]所述单颗原料颗粒周长根据所述原料轮廓图像确定；
[0023]所述单颗原料颗粒面积根据所述原料轮廓图像确定；
[0024]所述原料颗粒等效直径的计算公式包括，
[0025]所述原料颗粒平均尺寸的计算公式包括，原料颗粒总面积的计算公式包括，
[0026]其中，S
total
为实际场景下待检测图像中各原料颗粒的总面积，S
i
为实际场景下待检测图像中单个原料颗粒的面积，D为实际场景下待检测图像中单颗原料颗粒等效直径，P为实际场景下待检测图像中单个原料颗粒周长，S
ave
为实际场景下待检测图像中原料颗粒平均尺寸，k为预设系数，N为原料颗粒数量。
[0027]可选的，还包括：
[0028]根据所述原料粒度参数对所述原料颗粒轮廓图像中各原料颗粒的轮廓进行颜色填充，生成原料颗粒识别图像。
[0029]本专利技术还提供了一种原料粒度确定系统，包括：
[0030]建立模块，用于获取真实样本图像，并建立数据集；
[0031]模型生成模块，用于根据所述数据集训练生成原料轮廓分割模型；
[0032]图像生成模块，用于获取待检测图像，并输入到所述原料轮廓分割模型，生成原料颗粒轮廓图像；
[0033]确定模块，用于根据所述原料颗粒轮廓图像确定原料粒度。
[0034]本专利技术还提供了一种终端，包括处理器、存储器和通信总线；
[0035]所述通信总线用于将所述处理器和存储器连接；
[0036]所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以实现如上述实施例中一个或多个所述的原料粒度确定方法。
[0037]本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，
[0038]所述计算机程序用于使所述计算机执行如上述实施例中任一项所述的原料粒度确定方法。
[0039]如上所述，本专利技术提供的一种原料粒度确定方法、系统、终端及介质，具有以下有益效果：
[0040]通过获取真实样本图像，并建立数据集，根据数据集训练生成原料轮廓分割模型，获取待检测图像，并输入到原料轮廓分割模型，生成原料颗粒轮廓图像，根据原料颗粒轮廓
图像确定原料粒度；解决了过传统筛分检测法确定皮带机上原料粒度，耗费人工，耗时长，效率低，原料粒度确定存在较大误差，难以保证炼铁的质量的技术问题，达到了通过机器检测的方式，替代了人工确定原料粒度的方式，节省了人工，原料粒度的确定更加迅速、提升了确定效率、误差较小，可以提升炼铁的质量。
附图说明
[0041]图1为本专利技术实施例一提供的原料粒度确定方法的一种流程示意图；
[0042]图2为本专利技术实施例一提供的包括烧结矿颗粒的待检测图像的一种示意图；
[0043]图3为本专利技术实施例一提供的包括球团颗粒的待检测图像的一种示意图；
[0044]图4为将图2输入至原料轮廓分割模型所生成的一种原料颗粒轮廓图像；
[0045]图5为将图3输入至原料轮廓分割模型所生成的一种原料颗粒轮廓图像；
[0046]图6存在非封闭的原料颗粒轮廓的原料颗粒轮廓图像的一种示意图；
[0047]图7为对图6中存在非封闭的原料颗粒轮廓进行封闭后的原料颗粒轮廓图像的一种示意图；
[0048]图8为图4的原料颗粒轮廓图像进行颜色填充生成的一种原料颗粒识别图像；
[0049]图9为图5的原料颗粒轮廓图像进行颜色填充生成的另一种原料颗粒识别图像；
[0050]图10为本专利技术实施例二提供的原料粒度确定系统的一种结构示意图；
[0051]图11为本专利技术实施例二提供的终端的一种结构示意图。
具体实施方式
[0052]以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种原料粒度确定方法，其特征在于，包括：获取真实样本图像，并建立数据集；根据所述数据集训练生成原料轮廓分割模型；获取待检测图像，并输入到所述原料轮廓分割模型，生成原料颗粒轮廓图像；根据所述原料颗粒轮廓图像确定原料粒度。2.根据权利要求1所述的原料粒度确定方法，其特征在于，建立数据集的方式包括以下至少之一：对所述真实样本图像中的原料颗粒进行标注，建立数据集；对所述真实样本图像进行处理生成虚假样本图像，对所述虚假样本图像中的原料颗粒进行标注，建立数据集。3.根据权利要求2所述的原料粒度确定方法，其特征在于，若建立数据集的方式包括对所述真实样本图像进行处理生成虚假样本图像，对所述虚假样本图像中的原料颗粒进行标注，建立数据集；对所述真实样本图像进行处理的方式包括以下至少之一：几何变换处理、图像增强处理。4.根据权利要求3所述的原料粒度确定方法，其特征在于，若所述对所述真实样本图像进行处理的方式包括几何变换处理，所述几何变换处理包括，对所述真实样本图像进行图像翻转、对所述真实样本图像进行图像旋转、对所述真实样本图像进行图像裁剪、对所述真实样本图像进行图像缩放、对所述真实样本图像进行仿射变换中至少之一；若所述对所述真实样本图像进行处理的方式包括图像增强处理，所述图像增强处理包括，对所述真实样本图像进行灰度线性变换、对所述真实样本图像进行直方图均衡变换中任意之一。5.根据权利要求1-4任一项所述的原料粒度确定方法，其特征在于，还包括：封闭所述原料轮廓图像中非封闭的原料颗粒轮廓。6.根据权利要求5所述的原料粒度确定方法，其特征在于，所述根据所述原料颗粒轮廓图像确定原料粒度包括，根据所述原料颗粒轮廓图像确定原料粒度参数，根据所述原料粒度参数确定原料粒度；所述原料粒度...

【专利技术属性】
技术研发人员：庞殊杨，袁钰博，王嘉骏，贾鸿盛，毛尚伟，秦盛，王昊，刘璇，许怀文，杜一杰，
申请(专利权)人：中冶赛迪重庆信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：