[发明专利]一种基于背景模型的飞溅式火花检测方法及装置

说明书

本发明涉及一种基于背景模型的飞溅式火花检测方法及装置，其中方法包括：步骤S1：对检测场景进行现场标定，得到将输入的图像转换为平面视角的变换参数；步骤S2：建立检测场景的背景模型或背景掩膜图像；步骤S3：基于背景模型或背景掩膜图像提取前景部分；步骤S4：对提取的前景部分进行火花连通域提取，求解出火花几何信息；步骤S5：根据背景掩膜图像和本次前景提取结果更新背景模型。与现有技术相比，本发明具有实时性好、准确性高以及无需人工标注数据等优点。

技术领域

本发明涉及飞溅式火花检测领域，尤其是涉及一种基于背景模型的飞溅式火花检测方法及装置。

背景技术

在许多金属工件的制造、切割与卷曲等工业产线，由于刀具、固定件等加工设备对原材料施加的摩擦力与传送带高速运动的作用下，金属材料与加工设备连接处会产生飞溅式火花。通常情况下，飞溅式火花的密集程度或大小与作用力大小、材连接处接触面积大小、连接处接触面粗糙程度等因素相关。由于上述因素与飞溅式火花存在相关性，因此飞溅式火花的大小也可以作为工件加工质量的参考因素之一。例如，在带钢卷曲的加工过程中，对带钢施加夹紧力会使其两侧产生飞溅式火花，产生的火花密集程度或大小与真实夹紧力正相关，通过准确测量火花的大小可以实现对带钢卷曲加工的自动化反馈控制。

现有的火花检测技术主要是基于机器视觉理论实现。例如中国专利CN112749650A中公开了一种基于机器视觉的电火花检测方法，通过标注电火花图像数据集进行深度学习模型的训练，实现电火花的有效检测。该方法具有准确率高的优点。

但是相比于短路导致的电火花，飞溅式火花存在以下特点：一是存留时间短；二是火花脱离接触面后将分散并进行高速运动。上述深度学习检测方法的实时性以及小物体检测的准确率无法满足检测要求。此外，还存在需要人工标注一定数量的火花图像数据集，标注与时间成本高的缺点。

发明内容

本发明的目的就是为了提供一种基于背景模型的飞溅式火花检测方法及装置。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于背景模型的飞溅式火花检测方法，包括：

步骤S1：对检测场景进行现场标定，得到将输入的图像转换为平面视角的变换参数；

步骤S2：建立检测场景的背景模型或背景掩膜图像；

步骤S3：基于背景模型或背景掩膜图像提取前景部分；

步骤S4：对提取的前景部分进行火化连通域提取，求解出火花几何信息；

步骤S5：根据背景掩膜图像和本次前景提取结果更新背景模型。

所述变换参数包括像素与实际长度比值R和单应矩阵H。

所述步骤S1具体包括：

步骤S11：测量矩形待检测区域的实际长度L与宽度W；

步骤S12：以像素为单位确定转换后的图像长度l与宽度w：

l＝L*R

w＝W*R

步骤S13：使用DLT算法求解图像视角转换为垂直俯视视角的单应矩阵H。现场标定过程完成，得到像素与实际长度比值R和单应矩阵H。

所述背景模型为与转换为平面视角后的输入图像尺寸相同的像素值集合或概率分布集合；

所述背景掩膜图像为根据背景模型对转换为平面视角后的输入图像二分类后输出的单通道图像，背景坐标点像素值为0，前景坐标点像素值为1。

所述步骤S3具体包括：

步骤S31：将待检测的输入图像进行变换，转换为平面视角；