【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及半固态合金制造领域，具体涉及一种基于视觉识别的气体诱导半固态工艺控制方法及系统。
技术介绍
1、气体诱导半固态工艺(gas-induced semi-solid processing,giss)是一种金属加工方法，通过在熔融金属中引入气体来形成半固态浆料。该工艺结合了铸造和锻造的优点，能在保持良好流动性的同时提高材料的力学性能。气体诱导半固态工艺的剪切力较弱，若用于较大体积的浆料制备，随着固含量的增大，会导致制备的浆料不均匀以及新生晶核的堆积，此时需要提高气体流速的方式来避免新生晶核的堆积。但是如果一开始使用较高的气体流速，可能导致溶液飞溅，因此需要根据浆料的固含量对气体流速和气体温度进行调节。但是对于制备中的浆料，难以通过肉眼或者仪器直接观察到浆料的固含量，从而无法对气体流速和气体温度进行实时控制。
技术实现思路
1、针对现有技术存在无法通过浆料的含固量来调节气体流速和气体温度的问题，本专利技术的目的在于提供一种基于视觉识别的气体诱导半固态工艺的控制方法及系统，以便于至少部分地解决上述问题。
2、为实现上述目的，本专利技术的技术方案为：
3、步骤s1：使用摄像头对浆料进行实时监测，在预设时间ta内以相同间隔持续采集浆料液面图像信息帧，并对获取的浆料液面图像信息进行逐帧分析，识别图像中的气泡。
4、优选地，时间ta为10s-20s；采集间隔可设置为0.5s-1s。
5、摄像头选择：选择适合工艺要求的摄像头，通常需要考虑分
6、图像采集：安装摄像头并调整位置，使其能够清晰地拍摄浆料液面。确保摄像头的视野覆盖整个浆料液面，并且能够稳定地采集图像。
7、图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括去除噪声、增强对比度等，得到预处理后的图像，以提高后续图像处理的准确性和效率。
8、图像分析：利用图像处理技术，将浆料液面分成多个区域，并识别每个区域内的气泡情况。针对此次识别的浆料液面独有的图像特征，本专利技术提出了适用于浆料液面的图像分析方法，具体的图像分析方法如下：
9、步骤s11，阈值分割。
10、采用合适的阈值分割算法(如otsu算法、自适应阈值等)，将采集的浆料液面图像转化为二值图像，便于检测气泡的轮廓。
11、步骤s12，形状特征提取。
12、图像中的气泡区域通常情况下为不规则的圆形，并且其是连通的，二值图像中的每个连通域都为潜在的气泡区域，利用图像边缘检测算法(如canny算法)提取二值图像中的潜在气泡区域的轮廓，然后计算轮廓的形状特征，如hu矩或zernike矩，获得潜在气泡区域的形状特征。
13、步骤s13，颜色特征提取。
14、在采集到的图像中，气泡的颜色与浆料的颜色存在着明显的色差，将步骤s11中获得的二值图像与预处理后的图像相乘，得到的图像即为潜在气泡区域的彩色图，对于彩色图中的每个连通域，可提取其颜色特征，即为潜在气泡区域的颜色特征，可将每个潜在气泡区域转换为适合颜色空间(如hsv、lab等)，提取潜在气泡区域的颜色特征，可以使用颜色直方图或颜色矩等方法。
15、步骤s14，采用圆形lbp算子提取气泡区域纹理特征。
16、在采集到的图像中，气泡的纹理特征与浆料的纹理特征不同，将步骤s11中获得的二值图像与预处理后的图像相乘，得到的图像即为潜在气泡区域的彩色图，对于彩色图中的每个连通域，可提取其纹理特征，可以使用局部二值模式(lbp)等方法提取气泡表面的纹理特征，并且由于气泡多为圆形或椭圆形的形状，因此此处采用圆形lbp算子来进行纹理特征的提取，以提高识别率。
17、圆形lbp的计算公式如下所示，假设我们选择一个半径为r的圆形邻域，以中心像素为圆心，在圆周上均匀选择o个采样点：
18、计算lbp值：对于每个采样点，将其灰度值与中心像素的灰度值比较，若采样点的灰度值大于或等于中心像素的灰度值，则该位置的权值为1，否则为0。将得到的o个权值按照顺时针或逆时针顺序连接起来，形成一个二进制数，这个二进制数就是中心像素的lbp值。
19、公式表示：假设中心像素的灰度值为p，第i个采样点的灰度值为pi，那么中心像素的lbp值lbpp,r可以表示为：
20、
21、其中，s(x)为符号函数，若x≥0，则s(x)＝1，否则s(x)＝0。pi-p表示第i个采样点与中心像素的灰度值差异。
22、通过以上公式，可以计算得到图像中每个像素的lbp值，从而实现对图像纹理的描述和分析。
23、步骤s15，特征融合及识别。
24、将提取得到的颜色、形状、纹理多种特征进行融合，可以使用加权求和或者特征级联的方式将各个特征融合成一个综合特征向量。特征融合是将从不同特征提取步骤(颜色、形状、纹理)获得的多种特征进行组合，生成一个综合特征向量。这样可以充分利用各类特征的优势，提高气泡识别的准确性和鲁棒性。
25、加权求和基本原理：将各个特征向量按照一定的权重进行加权求和，生成一个新的特征向量。对每个特征向量进行归一化处理，确保各个特征的量纲一致，确定每个特征的权重，可以根据经验进行设置或者通过训练数据进行学习。
26、f融合＝w1*f颜色+w2*f形状+w3*f纹理
27、其中，f融合为融合后的特征向量,w1,w2,w3为各个特征的权重，其总和为1，初始可将各权重均设置为1/3，f颜色、f形状、f纹理、分别为颜色特征、形状特征和采用圆形lbp算子提取的纹理特征。
28、通过特征融合方法，可以将颜色、形状、纹理多种特征进行有效结合，提取融合气泡特征，生成一个包含丰富信息的综合特征向量，将综合特征向量输入到训练好的分类器中，分类器的训练也是依据提取的融合气泡特征来完成，可实现对采集到的图像中的气泡进行识别。
29、通过以上步骤，可以实现对浆料液面的实时监测和图像信息的获取，为后续的工艺控制提供基础数据和支持。
30、步骤s2：将浆料液面分成多个区域，并对每个区域内的气泡数量、气泡大小、破碎气泡数量以及破碎时间进行识别和记录，并计算平均气泡大小和平均破碎时间。
31、区域划分：根据实际需求和工艺特点，将浆料液面划分为多个区域[a1,a2,...an]。可以根据图像特征、气泡分布情况等进行划分，确保每个区域的大小适中且能够包含足够多的气泡。
32、气泡识别：根据气泡特性，采用步骤s1中获取的融合气泡特征实现每个区域中气泡的识别，并对识别出的气泡进行打标签处理以便于进行区分和统计，例如将识别出的气泡标记为气泡1、气泡2...气泡n。
33、气泡数量统计：对识别出的气泡进行数量统计，记录每个区域内的预设时间ta内的总气泡数量。
34、气泡大小测量：对识别出的气泡1、气泡2...气泡n进行大小测量，记录每个区域内气泡的大小信息，通过像素计本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于视觉识别的气体诱导半固态工艺控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设时间为10秒到20秒，采集间隔为0.5秒到1秒。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1进一步包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S2进一步包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中的计算公式如下：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤S4进一步包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述偏差，设定不同偏差级别的调节策略，包括小偏差、中等偏差和大偏差；
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，小偏差时，不调整气体流速和气体温度；
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，当所述偏差为大偏差时，如果偏差为正，降低气体流速F同时降低气体温度Tg，如果偏差为负，增加气体流速F同时提高气体温度Tg。
10.一种基于视觉识别的气体诱导半固态工艺控制系统，
...【技术特征摘要】
1.一种基于视觉识别的气体诱导半固态工艺控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设时间为10秒到20秒，采集间隔为0.5秒到1秒。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1进一步包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤s2进一步包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s3中的计算公式如下：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪以祥，吕建钢，李东野，郭称发，熊邦汇，迟洋波，
申请(专利权)人：广州众山紧固件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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