CN117647295B - 基于机器视觉的熔池液位测量方法、电子设备及存储介质 - Google Patents
基于机器视觉的熔池液位测量方法、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117647295B CN117647295B CN202410122654.5A CN202410122654A CN117647295B CN 117647295 B CN117647295 B CN 117647295B CN 202410122654 A CN202410122654 A CN 202410122654A CN 117647295 B CN117647295 B CN 117647295B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vector
- probe rod
- summation
- width
- machine vision
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 239000007788 liquid Substances 0.000 title claims abstract description 38
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 9
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 title claims description 19
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 83
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims abstract description 62
- 239000002893 slag Substances 0.000 claims abstract description 41
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 39
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 16
- 239000000155 melt Substances 0.000 claims abstract description 11
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 6
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 5
- 238000003723 Smelting Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 238000002844 melting Methods 0.000 description 3
- 230000008018 melting Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000005058 metal casting Methods 0.000 description 1
- 239000007769 metal material Substances 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000005496 tempering Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
- G01F23/00—Indicating or measuring liquid level or level of fluent solid material, e.g. indicating in terms of volume or indicating by means of an alarm
- G01F23/80—Arrangements for signal processing
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
- G01F23/00—Indicating or measuring liquid level or level of fluent solid material, e.g. indicating in terms of volume or indicating by means of an alarm
- G01F23/04—Indicating or measuring liquid level or level of fluent solid material, e.g. indicating in terms of volume or indicating by means of an alarm by dip members, e.g. dip-sticks
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Measurement Of Levels Of Liquids Or Fluent Solid Materials (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于机器视觉的熔池液位测量方法、电子设备及存储介质,其中熔池液位测量方法包括如下步骤:获取对熔池进行检测的探杆的原始图像;对所述原始图像进行处理得到二值图像,以突出显示探杆插入熔液、熔渣的部分以及探杆被加热部分;根据所述二值图像求解掩码向量,以初估熔渣的上下界位;根据预设窗口宽度对所述掩码向量进行滑动求和,得到求和向量;计算预设系数和所述预设窗口宽度的乘积,遍历所述求和向量并将其与所述乘积进行比较,以获得所述熔液高度。该方法不依赖于熔渣厚度的均匀性,并且检测结果非常可靠、稳定且快速。
Description
技术领域
本发明涉及高温溶体液位测量技术领域,尤其涉及一种基于机器视觉的熔池液位测量方法、电子设备及存储介质。
背景技术
有色金属熔炉熔炼一般是将金属材料及其它辅助材料投入熔炼炉内进行熔化并调质,熔炼炉中会有金属熔液和炉渣同时存在,且熔液的液位和渣位在不断变化,时刻监测熔炼炉内的液位,保证熔炼炉内具有一定的熔液是金属铸造生产过程中的关键。熔炼时,熔渣覆盖在熔液上面,使得熔液的液位不易测量。
目前,常见的液位测量方法有人工测量方法和基于传感器的方法。人工测量方法,一般将探杆插入熔炉中,然后取出探杆并待其冷却后,用尺子测量探杆上熔渣和其他物质的解析来确定液位(有时候也会连渣位一起测量),该方法工作强度大、测量时间常、结果不稳定。基于传感器的方法,其通过获取传感器采集到的电流或温度来计算液位,例如专利《一种准确测量熔融炉熔池液位的方法》(CN113847969A)就公开了通过插入测试电极并监测测试电极的电流,来实现液位的测量,该方案中,由于环境恶劣,对传感器的要求也比较高,直接导致整个系统构造复杂且成本高。
发明内容
鉴于以上现有技术的缺陷,本发明提供一种基于机器视觉的熔池液位测量方法、电子设备及存储介质,以解决熔池液位测量难以测量、准确度低的技术问题。
为实现上述目的及其它相关目的,本发明提供了一种基于机器视觉的熔池液位测量方法,包括如下步骤:获取对熔池进行检测的探杆的原始图像;对所述原始图像进行处理得到二值图像,以突出显示探杆插入熔液、熔渣的部分以及探杆被加热部分;根据所述二值图像求解掩码向量,以初估熔渣的上下界位;根据预设窗口宽度对所述掩码向量进行滑动求和,得到求和向量;计算预设系数和所述预设窗口宽度的乘积,遍历所述求和向量并将其与所述乘积进行比较,以获得所述熔液高度。
于本发明一实施例中,所述根据所述二值图像求解掩码向量的步骤包括:根据所述二值图像,统计沿所述探杆的宽度方向上被突出显示的像素点的个数,得到宽度向量;将所述宽度向量的元素聚为M类,并得到最大聚类中心;遍历所述宽度向量,并将所述宽度向量中属于所述最大聚类中心的元素记为1、不属于所述最大聚类中心的元素记为0,得到所述掩码向量。
于本发明一实施例中,所述宽度向量的长度等于所述二值图像的沿所述探杆长度方向的像素个数。
于本发明一实施例中,所述遍历所述求和向量并将其与所述乘积进行比较,以获得所述熔液高度的步骤包括:遍历所述求和向量,并记录所述求和向量中最后一个大于所述乘积的元素位置,得到位置j;根据所述位置j计算所述熔液和所述熔渣之间的界位在所述原始图像中的像素位置;将所述像素位置转换成所述熔液的高度信息。
于本发明一实施例中,所述像素位置等于所述位置j与所述预设窗口宽度的和。
于本发明一实施例中,所述对所述原始图像进行处理得到二值图像的步骤包括:在所述原始图像中标定所述探杆的四个顶点;基于所述四个顶点对所述原始图像进行仿射变换得到矫正图像;对所述矫正图像进行处理得到所述二值图像。
于本发明一实施例中,所述预设窗口宽度等于所述探杆在所述原始图像中所占像素个数的0.05~0.1倍。
于本发明一实施例中,所述预设系数的取值范围为[0.6,0.9]。
为实现上述目的及其它相关目的,本发明还提供了一种电子设备,包括处理器、存储器和通信总线;所述通信总线用于将所述处理器和存储器连接;所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序,以实现如上述中任一项实施例提供的方法。
为实现上述目的及其它相关目的,本发明还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序用于使计算机执行如上述任一项实施例提供的方法。
本发明的有益效果:本发明提出的一种基于机器视觉的熔池液位测量方法、电子设备及存储介质,该方法通过获取对熔池进行检测的探杆的原始图像,并通过二值化处理后计算掩码向量,然后求解求和向量,并基于求解求向量的预设窗口宽度以及预设系数来遍历求和向量,从而得到精准的液位高度,该方法不依赖于熔渣厚度的均匀性,并且检测结果非常可靠、稳定且快速。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例提供的流程图;
图2为本发明一实施例提供的根据二值图像求解掩码向量的流程图;
图3为本发明一实施例提供的探杆分割图像像素宽及聚类结果度示意图;
图4为本发明一实施例提供的根据求和向量求解熔液高度的流程图;
图5为本发明一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实施例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其它优点与功效。需说明的是,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。除实施例中使用的具体方法、设备、材料外,根据本技术领域的技术人员对现有技术的掌握及本发明的记载,还可以使用与本发明实施例中所述的方法、设备、材料相似或等同的现有技术的任何方法、设备和材料来实现本发明。
应当理解,本发明实施例中使用的术语是为了描述特定的具体实施方案,而不是为了限制本发明的保护范围。除非另外定义,本发明中使用的所有技术和科学术语与本技术领域技术人员通常理解的意义相同。
在下文描述中,探讨了大量细节,以提供对本发明实施例的更透彻的解释,然而,对本领域技术人员来说,可以在没有这些具体细节的情况下实施本发明的实施例是显而易见的,在其中一些实施例中,以方框图的形式而不是以细节的形式来示出公知的结构和设备,以避免使本发明的实施例难以理解。
附图中的流程图和框图,示意了按照本发明公开的各种实施例的方法和计算机程序产品可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
请参见图1,图1为本发明一实施例提供的一种基于机器视觉的熔池液位测量方法,包括如下步骤:S100、获取对熔池进行检测的探杆的原始图像,在本实施例中,使用探杆对熔池进行检测,检测之后,无需等待探杆冷却,直接拍摄探杆从熔池取出后的原始图像进行后续的熔液高度计算,可以非常快速的获得检测结果。在一具体实施例中,可以通过自动升降设备将探杆插入熔池中,停留一定时间后将探杆取出到固定高度即可。
可以理解地,该原始图像可以普通相机拍摄的彩色图像,格式例如可以是RGB、YUV,也可以是红外相机拍摄的红外图像。
熔池液位测量方法还包括如下步骤:S200、对原始图像进行处理得到二值图像,图像二值化是一种将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程,二值图像数据足够简单,能更好地分析物体的形状和轮廓,本实施例中,利用图像的二值化处理,将原始图像处理成二值图像,以突出显示探杆插入熔液、熔渣的部分以及探杆被加热部分,例如在二值图像中,元素值为255的部分即为探杆插入熔液、熔渣的部分以及探杆被加热部分。
进行二值化有多种方式,其中最常用的就是采用阈值法(Thresholding)进行二值化,其将大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度极大值,小于这个值的设为灰度极小值,从而实现二值化,这种方法也被称为全局阈值法。图像二值化的方法有很多种,例如:大津法(OTSU)、自适应阈值法、Otsu's改进法、迭代阈值法、Niblack方法、Sauvola方法等。上述实施例中,将探杆被加热的部分也包括在内,因此处理起来很简单,例如可以使用全局阈值法来进行二值化处理。
熔池液位测量方法还包括如下步骤:S300、根据二值图像求解掩码向量,以初估熔渣的上下界位。由于熔渣会在探杆上附着,导致二值图像中,对应熔渣位置的探杆进行二值化以后会与探杆的其他位置在宽度上会有差异,因而可以根据二值图像求解出掩码向量,掩码向量中的元素可以初步估算出熔渣的上下界位。其中,熔渣的上界位,就是熔渣与空气的分界线;熔渣的下界位,就是熔渣与熔液的分界线。掩码向量对界位的预估,仅考虑到二值图像中垂直于探杆长度方向的元素值分布,因此只能作为初步预估结果。
熔池液位测量方法还包括如下步骤:S400、根据预设窗口宽度对掩码向量进行滑动求和,得到求和向量。通过引入预设窗口宽度,使得求和向量中的元素值和掩码向量中的多个元素值发生关联,也即考虑到二值图像中平行于探杆长度方向的元素值分布,因此求和向量中包含的信息更为丰富。
熔池液位测量方法还包括如下步骤:S500、计算预设系数和预设窗口宽度的乘积,遍历求和向量并将其与乘积进行比较,以获得熔液高度。当获得求和向量后,再通过引入预设系数,就可以很方便的推理出熔液高度(即熔渣的下界位),同时也可以推理出熔渣的上界位。
该方法通过获取对熔池进行检测的探杆的原始图像,并通过二值化处理后计算掩码向量,然后求解求和向量,并基于求解求向量的预设窗口宽度以及预设系数来遍历求和向量,从而得到精准的液位高度,该方法不依赖于熔渣厚度的均匀性,并且检测结果非常可靠、稳定且快速。
请参见图2,在本发明一具体实施例中,步骤S300包括:S301、根据二值图像,统计沿探杆的宽度方向上被突出显示的像素点的个数,得到宽度向量。以上述突出显示的部分被标记为255为例,这里统计的就是像素值为255的像素个数,宽度向量记为[a1,a2,…,aN],这里N的大小取决于二值图像中沿探杆长度方向的像素个数、以及每个宽度向量的元素所对应的像素点行数,例如沿探杆长度方向二值图像的像素个数为1000,每次统计5行像素点,那么a1就代表1~5行所有像素点中像素值为255的个数、a2就代表6~10行所有像素点中像素值为255的个数,以此类推,最后N=1000/5=200。
步骤S300还包括:S302、将宽度向量的元素聚为M类,并得到最大聚类中心。聚类操作,是一种将相似的数据划分到一起的方法,其目标是实现“物以类聚”,将相似的数据聚合在一起。本实施例中,通过聚类操作,将宽度向量中相似的元素值聚在一起,可以得到M个聚类中心。M可以根据实际情况选取,例如可以令M等于5,进行聚类操作后,可以得到从大到小排序的聚类中心C1、C2、C3、C4以及C5,这5个聚类中心即图3中5条横线所在的纵轴坐标,其中C1即最大聚类中心。如图3所示,可以看到原始图像中,探杆上对应于熔渣的区域多聚为C1类,探杆上对应于熔液的区域多聚为C2类,探杆上对应于熔渣和空气分界的区域(包括探杆被加热区域)、探杆底端分界区域多聚为C3和C4类,探杆未加热区域和无探杆的区域多聚为C5类,如此就实现了各区域的初步划分。
步骤S300还包括:S303、遍历宽度向量,并将宽度向量中属于最大聚类中心的元素记为1、不属于最大聚类中心的元素记为0,得到掩码向量。掩码向量的长度与宽度向量的长度一致,都为N,将掩码向量记为[b1,b2,…,bN],掩码向量中的元素都是0或1。将宽度向量转换成掩码向量,一方面可以让数据更加简洁、易于计算和处理,另一方面,通过聚类计算得到的掩码向量,其能够更好地反映出熔渣的上下界位。
在本发明一具体实施例中,宽度向量的长度等于二值图像的沿探杆长度方向的像素个数。即上述统计得到宽度向量的步骤中,逐行统计垂直探杆方向的像素点,这样做的好处是,当沿探杆长度方向二值图像的像素个数固定时,N会取到最大值,宽度向量和掩码向量的元素更多,聚类时会有更多元素参与,其聚类结果也更加准确,并且最后求解到的液位高度也更加精确。
请参见图4,在本发明一具体实施例中,将步骤S500中的计算预设系数和预设窗口宽度的乘积记为步骤S501,其中预设系数记为α,预设窗口宽度记为W,两者的乘积即α*W。步骤S500中的遍历求和向量并将其与乘积进行比较,以获得熔液高度包括如下步骤:S502、遍历求和向量,并记录求和向量中最后一个大于乘积的元素位置,得到位置j;S503、根据位置j计算熔液和熔渣之间的界位在原始图像中的像素位置,该像素位置即计算得到的最为精准的熔液和熔渣的界位;S504、将像素位置转换成熔液的高度信息,熔液的高度信息是基于真实场景下的高度,像素位置是相对于原始图像的高度,当采用自动升降设备控制探杆的运动时,探杆上的每个像素位置,都对应了真实场景下的高度,两者可以通过公式进行换算。
在发明一具体实施例中,步骤S502还包括:记录求和向量中第一个大于乘积的元素位置,得到位置i,步骤S503还包括:根据位置i计算熔渣和空气之间的界位在原始图像中的像素位置,步骤S504还包括:将该像素位置转换成熔渣额高度信息。这样就可以同时计算熔液和熔渣的高度信息。
在发明一具体实施例中,步骤S503中,像素位置等于位置j与预设窗口宽度的和,即j+W所对应的像素位置即为熔液和熔渣的界位,同时,还可以根据i-W得到的像素位置得到熔渣和空气的界位。
在发明一具体实施例中,对原始图像进行处理得到二值图像的步骤包括:在原始图像中标定探杆的四个顶点,这个标定过程可以是人工标定,也可以通过图像处理算法自动标定;基于四个顶点对原始图像进行仿射变换得到矫正图像;对矫正图像进行处理得到二值图像。由于拍摄时会有透视效果,因此所拍摄的探杆的四个顶角并不在长方形的四个顶点上,造成原始图像中探杆的粗细不均匀,在后续宽度向量的计算过程中就会引入较大的误差,故本实施例中,对原始图像进行仿射变换,以消除探杆粗细不均匀效应。
在发明一具体实施例中,预设窗口宽度W等于探杆在原始图像中所占像素个数的0.05~0.1倍,例如可以是0.05、0.06、0.065、0.07、0.08、0.09、0.1倍。在该范围内,既可以使测量结果比较稳定,又能兼顾到测量的精度。具体来说,W越小,测量结果的精度就越高,但测量结果也越不稳定;W越大,测量结果会更稳定一点,但测量结果的精度会低一点。0.05~0.1倍这个范围,是同时兼具了精度和稳定性的最优的取值范围。
在发明一具体实施例中,预设系数α的取值范围为[0.6,0.9],例如可以取0.6、0.7、0.75、0.8、0.9。在具体选择时,预设系数α与探杆上所粘熔渣的不平滑程度相关,越不平滑,α的取值应当越小,上述[0.6,0.9]这个范围,是较为优选的一个取值范围,一般根据经验在该范围内任意取值即可,例如可以取0.8。
请参见图5,为实现上述目的及其它相关目的,本发明还提供了一种电子设备,包括处理器、存储器和通信总线;所述通信总线用于将所述处理器和存储器连接;所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序,以实现如上述中任一项实施例提供的方法。
为实现上述目的及其它相关目的,本发明还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序用于使计算机执行如上述任一项实施例提供的方法。
总的来说,本发明中的熔池液位测量方法,可以准确、稳定的测量出熔炉中熔液的液位,同时也可以测得熔渣与空气之间的界位,整个检测过程非常方便、快捷,可以完全自动化进行,无需人工介入,并且测量结果更准确、更稳定。还可以通过调节预设系数α来微调输出的结果,以适应探杆上所粘熔渣不同平滑度的场景,还可以通过调节预设窗口宽度W,来调整结果的精确度,以适应不同的使用场景。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效,而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下,对上述实施例进行修饰或改变。因此,举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变,仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (10)
1.一种基于机器视觉的熔池液位测量方法,其特征在于,包括如下步骤:
获取对熔池进行检测的探杆的原始图像;
对所述原始图像进行处理得到二值图像,以突出显示探杆插入熔液、熔渣的部分以及探杆被加热部分;
根据所述二值图像,统计沿所述探杆的宽度方向上被突出显示的像素点的个数,得到宽度向量;
根据所述宽度向量求解掩码向量,以初估熔渣的上下界位;
根据预设窗口宽度对所述掩码向量进行滑动求和,得到求和向量;
计算预设系数和所述预设窗口宽度的乘积,遍历所述求和向量并将其与所述乘积进行比较,以获得所述熔液高度。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的熔池液位测量方法,其特征在于,所述根据所述宽度向量求解掩码向量的步骤包括:
将所述宽度向量的元素聚为M类,并得到最大聚类中心;
遍历所述宽度向量,并将所述宽度向量中属于所述最大聚类中心的元素记为1、不属于所述最大聚类中心的元素记为0,得到所述掩码向量。
3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的熔池液位测量方法,其特征在于,所述宽度向量的长度等于所述二值图像的沿所述探杆长度方向的像素个数。
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的熔池液位测量方法,其特征在于,所述遍历所述求和向量并将其与所述乘积进行比较,以获得所述熔液高度的步骤包括:
遍历所述求和向量,并记录所述求和向量中最后一个大于所述乘积的元素位置,得到位置j;
根据所述位置j计算所述熔液和所述熔渣之间的界位在所述原始图像中的像素位置;
将所述像素位置转换成所述熔液的高度信息。
5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的熔池液位测量方法,其特征在于,所述像素位置等于所述位置j与所述预设窗口宽度的和。
6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的熔池液位测量方法,其特征在于,所述对所述原始图像进行处理得到二值图像的步骤包括:
在所述原始图像中标定所述探杆的四个顶点;
基于所述四个顶点对所述原始图像进行仿射变换得到矫正图像;
对所述矫正图像进行处理得到所述二值图像。
7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的熔池液位测量方法,其特征在于,所述预设窗口宽度等于所述探杆在所述原始图像中所占像素个数的0.05~0.1倍。
8.根据权利要求1所述的基于机器视觉的熔池液位测量方法,其特征在于,所述预设系数的取值范围为[0.6,0.9]。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、存储器和通信总线;所述通信总线用于将所述处理器和存储器连接;所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序,以实现如权利要求1~8任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,所述计算机程序用于使计算机执行如权利要求1~8任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202410122654.5A CN117647295B (zh) | 2024-01-30 | 2024-01-30 | 基于机器视觉的熔池液位测量方法、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202410122654.5A CN117647295B (zh) | 2024-01-30 | 2024-01-30 | 基于机器视觉的熔池液位测量方法、电子设备及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117647295A CN117647295A (zh) | 2024-03-05 |
CN117647295B true CN117647295B (zh) | 2024-05-14 |
Family
ID=90048108
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202410122654.5A Active CN117647295B (zh) | 2024-01-30 | 2024-01-30 | 基于机器视觉的熔池液位测量方法、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117647295B (zh) |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3001200B1 (ja) * | 1999-02-09 | 2000-01-24 | 新川電機株式会社 | 溶融金属等の表面レベル計測装置 |
CN101849167A (zh) * | 2008-10-28 | 2010-09-29 | 东北大学 | 熔融金属液位的测量装置及测量方法 |
CN109443480A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-03-08 | 南京邮电大学 | 基于图像处理的水位标尺定位及水位测量方法 |
CN109559324A (zh) * | 2018-11-22 | 2019-04-02 | 北京理工大学 | 一种线阵图像中的目标轮廓检测方法 |
CN113688838A (zh) * | 2021-10-25 | 2021-11-23 | 江西软云科技股份有限公司 | 红色笔迹提取方法、系统、可读存储介质及计算机设备 |
WO2021243894A1 (zh) * | 2020-06-02 | 2021-12-09 | 苏州科瓴精密机械科技有限公司 | 基于图像识别工作位置的方法、系统,机器人及存储介质 |
WO2021243895A1 (zh) * | 2020-06-02 | 2021-12-09 | 苏州科瓴精密机械科技有限公司 | 基于图像识别工作位置的方法、系统,机器人及存储介质 |
CN215856206U (zh) * | 2021-09-02 | 2022-02-18 | 云南铜业股份有限公司西南铜业分公司 | 一种富氧顶吹熔池熔炼炉熔体液面高度测量装置 |
CN115683267A (zh) * | 2021-07-26 | 2023-02-03 | 上海智眸智能科技有限责任公司 | 液位测量方法、装置及存储介质 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7646918B2 (en) * | 2005-09-27 | 2010-01-12 | Wisconsin Alumni Research Foundation | Systems and methods for recognizing objects in an image |
-
2024
- 2024-01-30 CN CN202410122654.5A patent/CN117647295B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3001200B1 (ja) * | 1999-02-09 | 2000-01-24 | 新川電機株式会社 | 溶融金属等の表面レベル計測装置 |
CN101849167A (zh) * | 2008-10-28 | 2010-09-29 | 东北大学 | 熔融金属液位的测量装置及测量方法 |
CN109443480A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-03-08 | 南京邮电大学 | 基于图像处理的水位标尺定位及水位测量方法 |
CN109559324A (zh) * | 2018-11-22 | 2019-04-02 | 北京理工大学 | 一种线阵图像中的目标轮廓检测方法 |
WO2021243894A1 (zh) * | 2020-06-02 | 2021-12-09 | 苏州科瓴精密机械科技有限公司 | 基于图像识别工作位置的方法、系统,机器人及存储介质 |
WO2021243895A1 (zh) * | 2020-06-02 | 2021-12-09 | 苏州科瓴精密机械科技有限公司 | 基于图像识别工作位置的方法、系统,机器人及存储介质 |
CN115683267A (zh) * | 2021-07-26 | 2023-02-03 | 上海智眸智能科技有限责任公司 | 液位测量方法、装置及存储介质 |
CN215856206U (zh) * | 2021-09-02 | 2022-02-18 | 云南铜业股份有限公司西南铜业分公司 | 一种富氧顶吹熔池熔炼炉熔体液面高度测量装置 |
CN113688838A (zh) * | 2021-10-25 | 2021-11-23 | 江西软云科技股份有限公司 | 红色笔迹提取方法、系统、可读存储介质及计算机设备 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
基于温度梯度原理的具有覆盖层的熔融金属液位测量装置及其应用研究;胡振伟;《中国博士学位论文全文数据库工程科技Ⅰ辑》;20150715(第07期);第B023-32页 * |
灰度形态学提取焊接熔池图像边缘技术;郑相锋;王庆;牛晓光;;焊接学报;20070125(01);第108-111+121页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN117647295A (zh) | 2024-03-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108229475B (zh) | 车辆跟踪方法、系统、计算机设备及可读存储介质 | |
US8184859B2 (en) | Road marking recognition apparatus and method | |
CN108648211B (zh) | 一种基于深度学习的小目标检测方法、装置、设备和介质 | |
WO2012169088A1 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理システム | |
CN112330593A (zh) | 基于深度学习网络的建筑物表面裂缝检测方法 | |
CN115082466B (zh) | 一种pcb表面焊点缺陷检测方法及系统 | |
CN115082429B (zh) | 一种基于图像处理的铝棒缺陷检测方法 | |
CN116385434B (zh) | 一种用于预制梁裂缝的智能检测方法 | |
CN113063474A (zh) | 一种渣液面实时检测方法、装置、设备及存储介质 | |
CN117647295B (zh) | 基于机器视觉的熔池液位测量方法、电子设备及存储介质 | |
CN104866838B (zh) | 一种基于视觉的前方车辆自动检测方法 | |
CN113160223A (zh) | 轮廓的确定方法、确定装置、检测设备及存储介质 | |
CN115439840A (zh) | 一种航空件槽区识别方法、装置、设备及介质 | |
CN105374045B (zh) | 一种基于形态学的图像特定形状尺寸目标快速分割方法 | |
CN116563298B (zh) | 基于高斯拟合的十字线中心亚像素检测方法 | |
JP2006098217A (ja) | 画像検査装置、画像検査方法及び画像検査プログラム | |
CN115113630B (zh) | 无人船过桥方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN111626104A (zh) | 一种基于无人机红外热像的电缆隐患点检测方法和装置 | |
CN112365539B (zh) | 铸锭模具金属溶液边界定位方法 | |
CN115909151A (zh) | 一种复杂工作条件下运动容器编号识别方法 | |
CN111563883B (zh) | 屏幕视觉定位方法、定位设备及存储介质 | |
CN1987484A (zh) | 图像速度计算装置和图像速度计算方法 | |
CN113240706A (zh) | 一种高温环境下熔融铁尾矿的智能跟踪检测方法 | |
CN114136274A (zh) | 基于计算机视觉的站台限界测量方法 | |
CN113096090A (zh) | 带倒角的端面间隙视觉测量方法、装置、设备及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |