CN112744439A - 一种基于深度学习技术的废钢远程监控系统 - Google Patents

一种基于深度学习技术的废钢远程监控系统 Download PDF

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Abstract

本发明属于公开了一种基于深度学习技术的废钢远程监控系统，属于废钢检测领域，包括底座，所述底座上表面设置有四根套管，四根套管对称分布在底座的上表面，套管顶部开设有通孔，通孔内活动设置有活动杆，四根活动杆的顶部固定有同一个水平设置的安装板，套管的一侧沿竖直方向开设有矩形孔，两个矩形孔之间连接有压杆，且压杆的两端分别焊接在两根活动杆上，活动杆的底部连接有多根弹簧一，弹簧一的底端连接在底座上，安装板的上表面设置有收集箱，收集箱的上方设置有顶板；本发明设计新颖，结构巧妙，废钢均匀的下料，方便进行监控拍摄，且具有深度学习功能，保证了信息获取的准确性，下料方便，收集简单，值得推广。

Description

一种基于深度学习技术的废钢远程监控系统
技术领域
本发明涉及废钢检测技术领域，尤其涉及一种基于深度学习技术的废钢远程监控系统。
背景技术
冶金行业会产生大量的废钢，对于废钢需要识别其表面的缺陷，今年来，随着深度学习的进步，尤其是计算机视觉领域的技术进步，使得废钢缺陷的精确识别成为可能。
现有的废钢碎料在评判识别时，通过监控摄像来获取废钢碎料的信息，但是废钢在回收是直接堆积在废料箱内，导致摄像装置只能拍摄废钢的表面，获取的信息不准确，不能拍到获取到废钢碎料堆的内部，造成信息获取的准确度不高。
发明内容
本发明提出的一种基于深度学习技术的废钢远程监控系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于深度学习技术的废钢远程监控系统，包括底座，所述底座上表面设置有四根套管，四根套管对称分布在底座的上表面，套管顶部开设有通孔，通孔内活动设置有活动杆，四根活动杆的顶部固定有同一个水平设置的安装板，套管的一侧沿竖直方向开设有矩形孔，两个矩形孔之间连接有压杆，且压杆的两端分别焊接在两根活动杆上，活动杆的底部连接有多根弹簧一，弹簧一的底端连接在底座上，安装板的上表面设置有收集箱，收集箱的上方设置有顶板，顶板的下表面对称安装有支架，两个支架之间安装有传送带，且传送带表面沿长度方向均匀固定有推板，顶板下表面的一侧安装有安装架，安装架的底部安装有摄像头，顶板上表面的一侧安装有控制装置，顶板的上表面对称安装有吊杆，顶板上开设有安装孔，安装孔内设置有进料箱，进料箱的顶部固定有进料斗，进料箱内活动设置有下料板一，下料板一的底端连接有弹簧二，且弹簧二的底端连接在进料箱的底壁上，进料箱的一侧开设有下料口，进料箱的一侧固定有下料板二。
作为一种优选的实施方式，所述安装板的上表面设置有多个限位块，且多个限位块位于收集箱的四周，限位块可以对安装板进行限位，避免在下料的过程中，收集箱移动，提高了稳定性。
作为一种优选的实施方式，所述收集箱为顶部设置有敞口的长方体结构，收集箱顶部设置有敞口，方便下料，简单实用。
作为一种优选的实施方式，所述控制装置包括控制器、图像预处理模块、图像识别分析模块、图像存储模块和信号收发模块，图像预处理模块对图像进行预处理，图像识别分析模块，用于根据深度学习技术对图像进行识别，并不断对图像进行识别深度学习，图像存储模块可对存储图像，信号收发模块可以将信息传递给系统终端，保证了信息获取的准确度和时效性。
作为一种优选的实施方式，所述进料箱为顶部设置有敞口的长方体结构，进料斗为上大下小的四棱锥型结构，且进料斗的底端与进料箱的敞口尺寸相匹配，上大下小的进料斗，方便进料。
作为一种优选的实施方式，所述下料板一倾斜设置在进料箱内，下料板二倾斜固定在进料箱的侧壁上，且下料板二位于下料口的下方，倾斜的下料板一和下料板二，方便下料，且下料板一底部设置有弹簧二，具有一定的缓冲，避免下料过快。
本发明的有益效果：
1、该一种基于深度学习技术的废钢远程监控系统通过设置顶板、支架、传送带、推板、安装板、摄像头、控制装置、吊杆、进料箱、进料斗、下料板一、弹簧二、下料口和下料板二，利用吊杆将顶板吊装在收集箱的上方，在进料过程中，通过进料箱和传动带，使得废钢均匀的分布，从而方便摄像头进行拍摄，使得识别更加全面，推板的作用可以使得废钢均匀的分布在收集箱内，当摄像头拍摄到废钢的图像后，传递给控制装置，通过图像预处理模块对图像进行预处理，图像识别分析模块，用于根据深度学习技术对图像进行识别，并不断对图像进行识别深度学习，图像存储模块可对存储图像，信号收发模块可以将信息传递给系统终端，保证了信息获取的准确度和时效性，值得推广；
2、该一种基于深度学习技术的废钢远程监控系统通过设置底座、套管、活动杆、安装板、矩形孔、压杆、弹簧一和收集箱，在收集箱不断收料的过程中，可以压缩弹簧一，使得收集箱不断下降，从而保证废钢会均匀的堆积在收集箱内，收集方便，值得推广。
附图说明
图1为本发明的结构示意图；
图2为本发明的进料箱的内部结构示意图；
图3为本发明的套管的内部结构示意图；
图4为本发明的底座和收集箱的侧视图；
图5为本发明的进料斗的立体结构示意图。
图中标号：1、底座；2、套管；3、活动杆；4、安装板；5、矩形孔；6、压杆；7、弹簧一；8、收集箱；9、顶板；10、支架；11、传送带；12、推板；13、安装板；14、摄像头；15、控制装置；16、吊杆；17、进料箱；18、进料斗；19、下料板一；20、弹簧二；21、下料口；22、下料板二。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1-5，一种基于深度学习技术的废钢远程监控系统，包括底座1，底座1上表面设置有四根套管2，四根套管2对称分布在底座1的上表面，套管2顶部开设有通孔，通孔内活动设置有活动杆3，四根活动杆3的顶部固定有同一个水平设置的安装板4，套管2的一侧沿竖直方向开设有矩形孔5，两个矩形孔5之间连接有压杆6，且压杆6的两端分别焊接在两根活动杆3上，活动杆3的底部连接有多根弹簧一7，弹簧一7的底端连接在底座1上，安装板4的上表面设置有收集箱8，收集箱8的上方设置有顶板9，顶板9的下表面对称安装有支架10，两个支架10之间安装有传送带11，且传送带11表面沿长度方向均匀固定有推板12，顶板9下表面的一侧安装有安装架13，安装架13的底部安装有摄像头14，顶板9上表面的一侧安装有控制装置15，顶板9的上表面对称安装有吊杆16，顶板9上开设有安装孔，安装孔内设置有进料箱17，进料箱17的顶部固定有进料斗18，进料箱17内活动设置有下料板一19，下料板一19的底端连接有弹簧二20，且弹簧二20的底端连接在进料箱17的底壁上，进料箱17的一侧开设有下料口21，进料箱17的一侧固定有下料板二22。
作为一种优选的实施方式，安装板4的上表面设置有多个限位块，且多个限位块位于收集箱8的四周，限位块可以对安装板4进行限位，避免在下料的过程中，收集箱8移动，提高了稳定性。
收集箱8为顶部设置有敞口的长方体结构，收集箱8顶部设置有敞口，方便下料，简单实用。
控制装置15包括控制器、图像预处理模块、图像识别分析模块、图像存储模块和信号收发模块，图像预处理模块对图像进行预处理，图像识别分析模块，用于根据深度学习技术对图像进行识别，并不断对图像进行识别深度学习，图像存储模块可对存储图像，信号收发模块可以将信息传递给系统终端，保证了信息获取的准确度和时效性。
进料箱17为顶部设置有敞口的长方体结构，进料斗18为上大下小的四棱锥型结构，且进料斗18的底端与进料箱17的敞口尺寸相匹配，上大下小的进料斗18，方便进料。
下料板一19倾斜设置在进料箱17内，下料板二22倾斜固定在进料箱17的侧壁上，且下料板二22位于下料口21的下方，倾斜的下料板一19和下料板二22，方便下料，且下料板一19底部设置有弹簧二20，具有一定的缓冲，避免下料过快。
工作原理：利用吊杆16将顶板9吊装在收集箱8的上方，传送带11位于收集箱8的内部，然后将废钢加入到进料斗18内，在进料过程中，废钢先落在下料板一19上，弹簧二20进行缓冲，然后废钢通过下料口21和下料板22，匀速的落在传送带11上，通过驱动结构（未图示）带动传送带11转动，废钢就可均匀的分布在传送带11上，从而方便摄像头14进行拍摄，使得识别更加全面，当摄像头14拍摄到废钢的图像后，传递给控制装置15，通过图像预处理模块对图像进行预处理，图像识别分析模块，用于根据深度学习技术对图像进行识别，并不断对图像进行识别深度学习，图像存储模块可对存储图像，信号收发模块可以将信息传递给系统终端，保证了信息获取的准确度和时效性，然后废钢落在收集箱8的底部，废钢首先会堆积，当堆积到一定高度后，推板12会将废钢推动，使得废钢均匀的分布在收集箱8内，当收集箱8内废钢重量达到一定大小时，会压缩弹簧一7，使得收集箱8下降，即可将整个收集箱8内铺满废钢，或者通过将顶板9慢慢吊起，也可达到同样的效果，方便收集，安装板4上的限位块可以避免收集箱8移动，稳定性好。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于深度学习技术的废钢远程监控系统，包括底座（1），其特征在于，所述底座（1）上表面设置有四根套管（2），四根套管（2）对称分布在底座（1）的上表面，套管（2）顶部开设有通孔，通孔内活动设置有活动杆（3），四根活动杆（3）的顶部固定有同一个水平设置的安装板（4），套管（2）的一侧沿竖直方向开设有矩形孔（5），两个矩形孔（5）之间连接有压杆（6），且压杆（6）的两端分别焊接在两根活动杆（3）上，活动杆（3）的底部连接有多根弹簧一（7），弹簧一（7）的底端连接在底座（1）上，安装板（4）的上表面设置有收集箱（8），收集箱（8）的上方设置有顶板（9），顶板（9）的下表面对称安装有支架（10），两个支架（10）之间安装有传动带（11），且传动带（11）表面沿长度方向均匀固定有推板（12），顶板（9）下表面的一侧安装有安装架（13），安装架（13）的底部安装有摄像头（14），顶板（9）上表面的一侧安装有控制装置（15），顶板（9）的上表面对称安装有吊杆（16），顶板（9）上开设有安装孔，安装孔内设置有进料箱（17），进料箱（17）的顶部固定有进料斗（18），进料箱（17）内活动设置有下料板一（19），下料板一（19）的底端连接有弹簧二（20），且弹簧二（20）的底端连接在进料箱（17）的底壁上，进料箱（17）的一侧开设有下料口（21），进料箱（17）的一侧固定有下料板二（22）。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习技术的废钢远程监控系统，其特征在于，所述安装板（4）的上表面设置有多个限位块，且多个限位块位于收集箱（8）的四周。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习技术的废钢远程监控系统，其特征在于，所述收集箱（8）为顶部设置有敞口的长方体结构。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习技术的废钢远程监控系统，其特征在于，所述控制装置（15）包括控制器、图像预处理模块、图像识别分析模块、图像存储模块和信号收发模块。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习技术的废钢远程监控系统，其特征在于，所述进料箱（17）为顶部设置有敞口的长方体结构，进料斗（18）为上大下小的四棱锥型结构，且进料斗（18）的底端与进料箱（17）的敞口尺寸相匹配。
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习技术的废钢远程监控系统，其特征在于，所述下料板一（19）倾斜设置在进料箱（17）内，下料板二（22）倾斜固定在进料箱（17）的侧壁上，且下料板二（22）位于下料口（21）的下方。
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