[发明专利]一种废钢料中密封件的识别方法

权利要求书

1.一种废钢料中密封件的识别方法，其特征在于，该方法基于深度学习unet图像分割模型和椭圆形检测算法对废钢料中密封件进行检测和识别，具体包括以下步骤：

步骤一、获取待测料堆或料堆待测范围的图片作为目标图片；

步骤二、使用unet模型对目标图片进行密封件检测，获得初步的密封件图像分割结果，即对应密封件的连通域；

步骤三、对所得各密封件的连通域分别进行椭圆形拟合；

步骤四、计算拟合出来的椭圆形与对应连通域的面积差值；

步骤五、根据设定的阈值排除面积差值较大的连通域，从而得到未能被排除的连通域对应的密封件即判断为真实存在的密封件。

2.根据权利要求1所述的一种废钢料中密封件的识别方法，其特征在于：步骤一中利用废钢料场网络视频监控系统拍摄料堆检视范围的照片或到场卸货车辆车厢在卸货过程中的俯视照片作为目标图片。

3.根据权利要求1所述的一种废钢料中密封件的识别方法，其特征在于：若目标图片中存在多个密封件，则步骤二中输出一张对应多个连通域的输出图。

4.根据权利要求1所述的一种废钢料中密封件的识别方法，其特征在于：步骤三中调用opencv中fit ellipse椭圆拟合算法通过最小二乘法对各连通域的像素点分别进行椭圆形拟合处理，即得到各连通域对应的椭圆形区域。

5.根据权利要求4所述的一种废钢料中密封件的识别方法，其特征在于：对连通域进行椭圆形拟合处理时圈出各连通域对应的椭圆形区域，应使得各连通域的像素点尽可能地位于椭圆上。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的一种废钢料中密封件的识别方法，其特征在于：步骤四中根据连通域对应椭圆形区域内的全部像素点来计算连通域对应椭圆形的面积，同时根据连通域的全部像素点计算得到各连通域的面积。