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公开(公告)号：CN116105595A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202111322206.2
申请日：2021-11-09
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于机器视觉的圆盘剪卡钢和跑偏检测方法和系统及设备，包括：边缘设备、图像采集模块；所述边缘设备包括控制模块、图像识别模块；控制模块和图像采集模块通讯连接，控制模块和图像识别模块通讯连接，图像采集模块和图像识别模块通讯连接、控制模块和生产机组通讯连接；图像采集模块采集带钢边丝废料的图像，控制模块根据所述带钢边丝落料的图像在带钢异常状态时向生产机组报警。本发明提供的是能够同时自动检测圆盘剪卡钢和跑偏两种生产异常情况的检测方案，利用无侵入的视觉技术对圆盘剪剪切带钢的边丝废料落下的异常状态进行高效识别，从而避免卡钢和跑偏事故的发生。
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公开(公告)号：CN118869686A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410009796.0
申请日：2024-01-03
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于人工智能中台和边缘的云边协同系统及方法，包括：人工智能中台和边缘推理设备AIBox。所述人工智能中台管理所述边缘推理设备AIBox与模型绑定关系，并提供云上中台模型下发接口，在所述边缘推理设备AIBox中接收所述云上中台模型，并根据需求进行转换与加速、管理边缘输入源、结果输出以及模型推理计算。本发明通过采用人工智能中台与边缘设备的云边协同架构，通过设备管理、模型下发等功能，解决AI模型与边缘推理设备的关联与文件下发问题，协助AI能力在工业场景快速落地。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118864348A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410015018.2
申请日：2024-01-04
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的渣量检测方法及系统，方法包括：步骤S1：采集数据，对实际场景中的数据进行预处理，对数据进行标注并进行数据集扩充增广，得到用于图像分割网络训练用数据集；步骤S2：使用图像分割网络对数据集进行训练，得到分割模型；步骤S3：使用所述分割模型得到数据的液面区域mask；步骤S4：对所述液面区域mask进行灰度值分析，获取到液面区域的灰度图统计规律，对液面区域进行区分，最后计算渣量占比。本发明能够通过采用神经网络的网络结构，对大量渣面进行多层级特征训练，解决以往传统视觉方法处理扒渣液面是因为图像对比度差异、遮挡，烟雾等干扰造成无法有效识别液面的问题。
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公开(公告)号：CN115880209A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202111138175.5
申请日：2021-09-27
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/13 , G06T7/90
Abstract: 本发明提供了一种适用于钢板的表面缺陷检测系统，包括：数据集模块：获取钢板表面图像数据并对图像数据进行预处理形成图像数据集；训练模块：利用获取的图像数据集基于Faster RCNN目标检测模型训练缺陷检测模型，针对钢板缺陷的形态特征和大小进行针对性的优化；推理模块：利用训练好的缺陷检测模型，在边缘侧获取数据集模块传输的钢板产线现场图片，并进行模型推理。本发明解决了现有方法仅对缺陷进行分类的问题，对缺陷进行定位，提升了现场对生产线钢板缺陷的复检效率。
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公开(公告)号：CN115708114A
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202110913965.X
申请日：2021-08-10
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种工业模型平台化实现方法和系统，包括：步骤1：将工业模型运行代码、模型参数文件和镜像构建命令文件按预设规范提交到代码仓库；步骤2：将代码仓库中的工业模型运行代码和模型参数文件编译成镜像，存储在平台的镜像仓库中；步骤3：对需在平台上共享的工业模型进行审核，经审核后将工业模型上架并展示；步骤4：在平台上运行工业模型，通过表述性状态转移应用程序接口，进行工业模型的调用和管理。本方法解决了工业模型彼此分离、独立，相同机理的工业模型重复开发的问题，使平台能够集成各工业模型研发单位的成果，实现工业模型的共创和共享互通。
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公开(公告)号：CN119273620A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411184004.X
申请日：2024-08-27
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于机器视觉的转炉出钢自动抬炉摇炉方法、系统及介质，包括，步骤1：判断挡渣条件满足时，触发红外工业相机开始实时连续采集炼钢过程中的图像序列；步骤2：图像预处理单元对获取的图像序列进行滤波降噪预处理，预处理后将钢流与背景分离，排除背景区域的干扰；步骤3：图像特征提取单元提取钢流的特征参数，并计算钢渣在钢流中的占比；通过挡渣判定单元特征融合判断挡渣是否成功；步骤4：在线预测单元中的预测模型接受出钢参数进行抬炉时机预测，将预测结果传递给转炉控制单元，自动触发挡渣失败提前摇炉或者挡渣成功抬炉操作。实现了挡渣过程的实时监控和自动判断，提高了判断的准确性和可靠性。同时，根据挡渣结果动态优化抬炉时机，在保证钢水质量的同时提高了炼钢效率，减少了不必要的能源消耗和材料浪费。
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公开(公告)号：CN116021193A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202111255369.3
申请日：2021-10-27
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于机器视觉的带钢焊接对中的控制方法和系统及设备，包括：焊接机准备进行焊接时生产机组发送信号至控制单元；控制单元触发成像单元进行图像采集；图像识别单元对采集的图像识别，并将带钢头坐标位置信息传输至控制单元；控制单元判断带钢头是否在指定区域内，相应通知生产机组。本发明针对性地解决了带钢在前后方向的对中，且在传感技术上使用了机器视觉技术，识别速度快、安装门槛低。
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