钢卷开卷前的散卷异常检测方法、系统、设备及介质与流程

本发明涉及钢卷开卷的无人化检测，具体地涉及一种钢卷开卷前的散卷异常检测方法、系统、设备及介质。

背景技术：

1、散卷是钢卷开卷前最外层带钢脱离钢卷表层而导致出现不同程度的下塌的现象，散卷会导致钢卷的带钢头各处应力不一致，进而会导致后续钢卷开卷流水线作业时难以夹取带钢头，若不能及时发现散卷现象，散卷会随开卷作业时间的增加在钢卷水平中心的左右大范围波动，导致钢卷的直径增大，进而容易发生撞击设备的安全隐患，实时关注散卷现象是安全生产的需求；散卷塌卷的高度是评估散卷问题严重程度的指标，肉眼无法精确估计，近距离测量也十分不安全，有鉴于此，提出本发明申请。

技术实现思路

1、为了解决人工测量散卷塌卷高度十分不安全，且无法通过肉眼精确检测钢卷散卷塌卷高度的问题，本发明提供一种钢卷开卷前的散卷异常检测方法、系统、设备及介质。

2、本发明为解决上述技术问题，提供一种钢卷开卷前的散卷异常检测方法，采用正对开卷机轴心的图像采集装置采集钢卷现场图像，所述检测方法包括：提取现场图像中的钢卷特征，并输出钢卷的外卷轮廓和散卷轮廓；根据外卷轮廓计算第一垂直高度，根据散卷轮廓计算第二垂直高度；结合第一垂直高度和第二垂直高度计算散卷高度，并将散卷高度与预设的散卷阈值进行对比以检测钢卷的散卷是否发生异常。

3、在本发明的实施例中，在提取现场图像中的钢卷特征，并输出钢卷的外卷轮廓和散卷轮廓的步骤中，进一步包括：根据钢卷的数据标注提取现场图像中的钢卷特征；根据外卷的数据标注和散卷的数据标注在钢卷特征中分别输出钢卷的外卷掩码和散卷掩码；采用填充掩码空洞算法填充外卷掩码和散卷掩码内的空洞；采用轮廓查找算法分别在外卷掩码和散卷掩码中查找最大连通域；分别根据外卷掩码和散卷掩码中的最大连通域输出外卷轮廓和散卷轮廓。

4、在本发明的实施例中，在提取现场图像中的钢卷特征，并输出钢卷的外卷轮廓和散卷轮廓的步骤之后，进一步包括：根据散卷轮廓计算初步散卷轮廓的面积；将初步散卷轮廓的面积与预设的散卷轮廓面积进行对比；当初步散卷轮廓的面积大于预设的散卷轮廓面积时，确定钢卷的散卷发生异常；当初步散卷轮廓的面积小于预设的散卷轮廓面积时，结合外卷轮廓检测最终散卷轮廓。

5、在本发明的实施例中，在检测最终散卷轮廓时，进一步包括：通过蒙版算法提取位于外卷轮廓下方的部分散卷掩码并输出对应的范围掩码；在范围掩码区域内检测散卷轮廓并输出最终散卷轮廓。

6、在本发明的实施例中，在根据外卷轮廓计算第一垂直高度，根据散卷轮廓计算第二垂直高度的步骤中，进一步包括：在外卷轮廓的底部生成一条与之相切的第一水平线，并根据第一水平线计算第一垂直高度；在最终散卷轮廓的底部生成一条与之相切的第二水平线，并根据第二水平线计算第二垂直高度。

7、在本发明的实施例中，在结合第一垂直高度和第二垂直高度计算散卷高度，并将散卷高度与预设的散卷阈值进行对比以检测钢卷的散卷是否发生异常的步骤中，进一步包括：当散卷高度大于预设的散卷阈值时，确定钢卷的散卷发生异常；当散卷高度小于预设的散卷阈值时，确定钢卷的散卷未发生异常。

8、本发明为解决上述技术问题，还提供一种钢卷开卷前的散卷异常检测系统，所述检测系统包括：图像采集模块，用于采集开卷机的现场图像；特征提取模块，用于提取现场图像中的钢卷特征，并输出钢卷的外卷轮廓和散卷轮廓；高度计算模块，根据外卷轮廓计算第一垂直高度，根据散卷轮廓计算第二垂直高度；第二计算模块，结合抽卷轮廓和标定参数计算抽卷的抽芯高度；异常检测模块，结合第一垂直高度和第二垂直高度计算散卷高度，并将散卷高度与预设的散卷阈值进行对比以检测钢卷的散卷是否发生异常。

9、本发明为解决上述技术问题，还提供一种钢卷开卷前的散卷异常检测设备，所述检测设备包括上位机和正对开卷机轴心的图像采集装置，所述图像采集装置用于采集开卷机的现场图像，所述上位机被配置成：提取现场图像中的钢卷特征，并输出钢卷的外卷轮廓和散卷轮廓；根据外卷轮廓计算第一垂直高度，根据散卷轮廓计算第二垂直高度；结合第一垂直高度和第二垂直高度计算散卷高度，并将散卷高度与预设的散卷阈值进行对比以检测钢卷的散卷是否发生异常。

10、在本发明的实施例中，所述上位机还被配置成：根据对外卷和散卷的数据标注分别对外卷和散卷进行掩码；采用填充掩码空洞算法填充外卷掩码和散卷掩码内的空洞；采用轮廓查找算法分别在外卷掩码和散卷掩码中查找最大连通域；分别根据外卷掩码和散卷掩码中的最大连通域输出外卷轮廓和散卷轮廓。

11、本发明为解决上述技术问题，还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，一个或多个所述程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述的检测方法。

12、相比现有技术，本发明的有益效果在于：

13、通过图像采集装置采集钢卷现场的图像，然后根据数据标注方案从图像中提取钢卷的外卷轮廓和散卷轮廓，进而计算出第一垂直高度和第二垂直高度以及散卷高度，最后根据预设的散卷阈值与散卷高度进行对比，从而检测出钢卷的散卷是否发生异常，整个检测过程无需人工参与，杜绝了人工测量散卷高度的安全隐患，经过在钢卷厂的实际应用，并统计出本发明在进行钢卷的散卷异常检测结果的准确率较高。

技术特征：

1.一种钢卷开卷前的散卷异常检测方法，采用正对开卷机轴心的图像采集装置采集钢卷现场图像，其特征在于，所述检测方法包括：

2.根据权利要求1所述的钢卷开卷前的散卷异常检测方法，其特征在于：在提取现场图像中的钢卷特征，并输出钢卷的外卷轮廓和散卷轮廓的步骤中，进一步包括：

3.根据权利要求2所述的钢卷开卷前的散卷异常检测方法，其特征在于：在提取现场图像中的钢卷特征，并输出钢卷的外卷轮廓和散卷轮廓的步骤之后，进一步包括：

4.根据权利要求3所述的钢卷开卷前的散卷异常检测方法，其特征在于：在检测最终散卷轮廓时，进一步包括：

5.根据权利要求4所述的钢卷开卷前的散卷异常检测方法，其特征在于：在根据外卷轮廓计算第一垂直高度，根据散卷轮廓计算第二垂直高度的步骤中，进一步包括：

6.根据权利要求1-5任一项所述的钢卷开卷前的散卷异常检测方法，其特征在于：在结合第一垂直高度和第二垂直高度计算散卷高度，并将散卷高度与预设的散卷阈值进行对比以检测钢卷的散卷是否发生异常的步骤中，进一步包括：

7.一种钢卷开卷前的散卷异常检测系统，其特征在于：所述检测系统包括：

8.一种钢卷开卷前的散卷异常检测设备，其特征在于：所述检测设备包括上位机和正对开卷机轴心的图像采集装置，所述图像采集装置用于采集开卷机的现场图像，所述上位机被配置成：

9.根据权利要求8所述的钢卷开卷前的散卷异常检测设备，其特征在于：所述上位机还被配置成：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，一个或多个所述程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1～6任一项所述的检测方法。

技术总结
本发明属于钢卷开卷的无人化检测技术领域，公开了一种钢卷开卷前的散卷异常检测方法、系统、设备及介质，采用正对开卷机轴心的图像采集装置采集钢卷现场图像，所述钢卷开卷前的散卷异常检测方法包括：提取现场图像中的钢卷特征，并输出钢卷的外卷轮廓和散卷轮廓；根据外卷轮廓计算第一垂直高度，根据散卷轮廓计算第二垂直高度；结合第一垂直高度和第二垂直高度计算散卷高度，并将散卷高度与预设的散卷阈值进行对比以检测钢卷的散卷是否发生异常，本发明的技术方案能够代替人工在钢卷现场进行散卷塌卷高度的测量检测作业，并且测得散卷塌卷是否异常的准确率较高。

技术研发人员：刘华林,侯平银,朱俸泽,陈仁,谭胜虎
受保护的技术使用者：北京瓦特曼智能科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/1