[发明专利]一种基于视觉的矿质混合料成分实时检测方法

说明书

本发明公开了一种基于视觉的矿质混合料成分实时检测方法，属于矿质混合料生产技术领域，包括摄像机选取和安装，然后获取不同物料构成的成像视频，生成目标检测数据集，对目标检测集分析计算，设定误差允许范围，最终及时通过图像的检测获取矿质混合料的异常配比并通知产线工人。本发明提出的方法能够适应全天候的光照环境，泛化程度好，能够适应不同角度的传送带与摄像机的成像角度，对同一混合料能够跨厂区使用，对混合料配比检测的实时性提高，能够记录每个投料周期的实际配比，解决现有矿质原料在进行分步配比时依赖产线工人实时远程观察原料配比导致工人疲劳，难以及时发现物料配比异常情况的不足。

技术领域

本发明涉及矿质混合料生产技术领域，特别是涉及一种基于视觉的矿质混合料成分实时检测方法。

背景技术

在矿质混合料的生产过程中，原料配比正确与否将影响到混合料对应的目标产品质量，比如水泥生料的配比影响生成的水泥熟料性能，路面施工混料的配比影响路面性能，而这些混合料的前后工序往往具有高能耗、产品形成后不可逆的特殊性。

实际产线中，原料是按配比分步添加的，由于各类原因，比如设备异常停机、木棍钢条以及部分块度较大的矿质原料常常卡住溜料口等等，导致该段时间内的原料未能按设定意图投放，级配与标准配比相差过大。目前常见做法是，由产线工人远程实时观察原料配比的状态。这会导致工人迅速疲劳，难以及时发现物料配比异常的情况。针对以上不足，本发明提出一种基于视觉的矿质混合料成分实时检测方法，能够在全天候半露天的生产环境中，实时检测混合料的配比，在配比异常时及时提醒产线工人进行补救，能较好的节能减排，提升产品质量。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于视觉分析的矿质原料配比检测方法，借助人工智能视觉技术，能够有效解决背景技术中的问题。

本发明的目的可以通过采用如下技术方案达到：

一种基于视觉的矿质混合料成分实时检测方法，包括如下步骤：

步骤一，选择IP摄像机并安装：选择带有自动补偿光源功能的全彩夜视摄像机，摄像机图像质量满足分析要求，并将摄像机安装在每种矿物混合料成分的下料设备上方，IP摄像头通过厂家配套的视频后台软件将视频流转成MP4；

步骤二，获取不同物料构成的成像视频：在光线不同的时间段，控制每种矿质混合料成分的下料设备开关，记录时段，并从IP摄像头视频后台软件连续两周内不同时段各采集5分钟时长的视频数据，获取产线上的“传送带空载视频”、“装载石灰石运行视频”、“装载石灰石与黄土混合料运行视频”以及“装载完整混合生料运行视频”；

步骤三，生成目标检测数据集：使用OpenCV图像处理库，根据产线运行速度，在视频里提取图片序列；

步骤四，目标检测集分析计算：使用深度学习网络对一个标准的连续载料传输视频进行多点分析，在一个投料周期内，基于通用机器学习框架，对图片数据进行深度学习网络训练学习，计算出每种混合物料片段的比例；

步骤五，统计投放结果；

步骤六，设定误差允许范围：根据过程控制工程师的实际经验，设定物料成分实际允许的误差范围，统计监测点的检测结果，并将结果上报给生产运维检修系统，当物料配比超限时间超过阈值时，及时主动提示产线工人配料异常，使现场人员及时得知配料异常并跟踪异常原因。

作为本发明进一步的方法，所述步骤二中提取图片的时间间隔控制为两两图片内容刚好不重合，图像序列提取间隔的公式为：

式中：J_tp为图像序列的提取间隔，L为视场内传送带的物理长度，V为传送带的运行速度，FR为视频的帧率。

作为本发明进一步的方法，所述步骤四中目标检测集分析计算的具体过程如下：