一种基于图像识别的氢氧化铝仓下料口管理方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于图像识别的氢氧化铝仓下料口管理方法及系统，包括如下步骤：S1、采集下料口区域图像；S2、对下料口区域图像进行图像处理得到去除干扰区域的图片；S3、训练模型并对图像处理后的图片进行识别；S4、根据识别结果进行判断并发送控制信号；将图像识别技术与自动化控制技术融合，使氢氧化铝仓上料过程更加自动化，智能化；实现了氢氧化铝仓下料口料斗物料情况的自动实时监控，避免了人工监控可能不及时造成溢料和上料不及时的情况；部署简单方便，工程量小，成本低；对料斗中物料智能识别，避免了料斗中物料分布不均造成的控制精度不高，能够准确监测料斗内物料状态，实现高精度控制。现高精度控制。现高精度控制。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像识别的氢氧化铝仓下料口管理方法及系统


[0001]本专利技术涉及氢氧化铝仓识别自动化
，尤其涉及一种基于图像识别的氢氧化铝仓下料口管理方法及系统。

技术介绍

[0002]氢氧化铝一般通过皮带机运输至料仓，然后通过桥式抓斗起重机搬运到下料口料斗里，再经过料斗下方皮带机输送到焙烧炉。目前天车自动作业过程中，需要人员值守监控，特别是天车在自动执行往下料口上料的任务时，当下料口物料满时，工作人员需手动停止上料任务；物料不足时，工作人员需要手动开启上料任务。如果工作人员不注意时，容易导致物料溢出或物料不能及时补充，影响后续工艺流程。
[0003]例如，一种在中国专利文献上公开的“自落式搅拌机入料翻转协调防护组件”，其公告号：CN2017113680859L，公开了包括料斗，方向示意模块、上限设定模块、管理模块，运行时，物料传感模块设置在料斗上，感应物料含量情况，方向示意模块示意作业方向，上限设定模块设置料斗中物料最大含量，管理模块处理综合信息；在物料传感模块上设置物料计量模块，实时显示运作过程料斗中物料变化情况；在上限设定模块上设置信息传感模块，传递料斗中的物料含量或者增减变化是否合理；在管理模块上设置提示模块；通过控制物料在料斗中的含量以及变化情况，但是该方案没有对物料监测结果进行优化。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术中物料监测不准确控制不及时的问题，本专利技术提供一种基于图像识别的氢氧化铝仓下料口管理方法及系统，能够准确监测料斗内物料状态，实现高精度控制。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于图像识别的氢氧化铝仓下料口管理方法，包括如下步骤：S1、采集下料口区域图像；S2、对下料口区域图像进行图像处理得到去除干扰区域的图片；S3、训练模型并对图像处理后的图片进行识别；S4、根据识别结果进行判断并发送控制信号。采集下料口区域图像包括获取实时的下料口动态图像，S2中包括，将下料口的图像中料斗区域单独选出；S3中包括，通过不同物料情况的图片训练深度学习模型，通过深度学习模型进行识别，识别内容包括料斗中物料的分布；S4中包括，根据物料的分布确定料斗是否需要上料，判断需要上料后发送上料的控制信号。能够根据料斗内物料状态对料斗内物料进行管理，实现对料斗高精度监测与控制。
[0006]作为优选的，采集下料口区域图像的实现包括，使用无频闪灯为下料口区域图像补充光亮，采集实时图像信息。通过补充光线提高采集清晰度，通过物料对光线的反射实现料斗内物料的高精度监控。
[0007]作为优选的，S2中图像处理包括，预先从图像中确定下料口区域在图像中的位置并预设范围，仅保留该范围内位置区域。通过对图像进行预先裁剪，避免料斗以外的区域对
识别进行干扰，使得识别结果仅包括料斗内的物料。
[0008]作为优选的，S3的实现包括，通过大量下料口料斗不同物料情况的图片在预设深度学习模型进行训练，通过训练后的模型对下料口区域图像进行识别。
[0009]作为优选的，S4的实现包括，对识别结果中物料数量判断是否加料，根据判断结果分别发送加料动作和不加料动作的信号。根据识别结果中料斗内部不同位置的物料数量判断是否需要加料，对每个位置的物料数量分别设定判断参数，根据物料数量和判断参数确定料斗中实际物料容量，设定容量阈值，在实际物料容量未达到容量阈值时发送加料动作信号，在实际物料容量未达到容量阈值时不发送加料信号。通过对料斗中物料的分布确定料斗中物料的实际容量，从而判断是否需要加料，避免料斗中物料分布不均造成的判断误差。
[0010]一种基于图像识别的氢氧化铝仓下料口管理系统，包括图像采集模块，图像采集模块用于采集氢氧化铝仓下料口现场实时图像信息；图像采集模块连接有图像处理模块，图像处理模块用于图像处理排除干扰；图像处理模块连接有物料识别模块，物料识别模块用于对出来后的图像进行识别并发送控制信号；物料识别模块连接有控制模块，控制模块用于根据控制信号控制天车工作。通过图像采集实时采集实现工作过程中的自动化监控，通过物料识别模块对料斗中物料进行智能判断，实现料斗中物料的精确控制。
[0011]作为优选的，图像采集模块包括摄像器，摄像器固定连接于氢氧化铝仓下料口附近的墙面上，摄像器与天车移动路径不重叠。通过摄像器可以实时采集料斗工作区域的图像，并且在天车移动工作过程中不会被阻挡，并且由于固定布置提高了摄像清晰度，减少了振动和物料干扰。
[0012]作为优选的，图像采集模块的采集周期为天车在下料口抓一次料的平均时间。能够对每次抓料进行采集，使得每次采集时料斗均在工作，避免无用采集。
[0013]本专利技术具有如下优点：（1）将图像识别技术与自动化控制技术融合，使氢氧化铝仓上料过程更加自动化，智能化；（2）实现了氢氧化铝仓下料口料斗物料情况的自动实时监控，避免了人工监控可能不及时造成溢料和上料不及时的情况；（3）部署简单方便，工程量小，成本低；（4）对料斗中物料智能识别，避免了料斗中物料分布不均造成的控制精度不高，能够准确监测料斗内物料状态，实现高精度控制。
附图说明
[0014]下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
[0015]图1是本专利技术中系统框图。
[0016]图2是本专利技术中方法步骤示意图。
[0017]图中：1
‑
图像采集模块；2
‑
图像处理模块；3
‑
物料识别模块；4
‑
控制模块。
具体实施方式
[0018]以下由特定的具体实施例说明本专利技术的实施方式，基于本专利技术中的实施例，本领
域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0019]如图2所示， 在第一个较佳的实施例中，本专利技术公开了一种基于图像识别的氢氧化铝仓下料口管理方法，包括如下步骤：S1、采集下料口区域图像；采集下料口区域图像的实现包括，使用无频闪灯为下料口区域图像补充光亮，采集实时图像信息。通过补充光线提高采集清晰度，通过物料对光线的反射实现料斗内物料的高精度监控。首先启动无频闪灯补充光亮后进行图像采集，在不进行图像采集时不进行补光，在料斗不工作时不进行图像采集。通过补光减少阴影并提高物料的亮度，便于图像处理。
[0020]S2、对下料口区域图像进行图像处理得到去除干扰区域的图片；S2中图像处理包括，预先从图像中确定下料口区域在图像中的位置并预设范围，仅保留该范围内位置区域。通过对图像进行预先裁剪，避免料斗以外的区域对识别进行干扰，使得识别结果仅包括料斗内的物料。得到动态图像后，对每一帧图像分别进行处理，首先分辨出下料口区域，将图像中下料口区域进行裁剪，去掉外部区域。
[0021]S3、训练模型并对图像处理后的图片进行识别；S3的实现包括，通过大量下料口料斗不同物料情况的图片在预设深度学习模型进行训练，通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的氢氧化铝仓下料口管理方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集下料口区域图像；S2、对下料口区域图像进行图像处理得到去除干扰区域的图片；S3、训练模型并对图像处理后的图片进行识别；S4、根据识别结果进行判断并发送控制信号。2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的氢氧化铝仓下料口管理方法，其特征在于，所述的采集下料口区域图像的实现包括，使用无频闪灯为下料口区域图像补充光亮，采集实时图像信息。3.根据权利要求1或2所述的一种基于图像识别的氢氧化铝仓下料口管理方法，其特征在于，所述的S2中图像处理包括，预先从图像中确定下料口区域在图像中的位置并预设范围，仅保留该范围内位置区域。4.根据权利要求1或2所述的一种基于图像识别的氢氧化铝仓下料口管理方法，其特征在于，所述的S3的实现包括，通过大量下料口料斗不同物料情况的图片在预设深度学习模型进行训练，通过训练后的模型对下料口区域图像进行识别。5.根据权利要求4所述的一种基于图像识别的氢氧化铝仓下料口管理方法，其特征在于，所述的S4...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖小文，何海波，何继平，张正林，纪彭，张中云，梅蕾，蔡晓东，农国武，陈晓松，韦建明，曾昭裕，
申请(专利权)人：中铝智能科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：