公开(公告)号：CN112949666B

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN201911175301.7

申请日：2019-11-26

Applicant: 北矿机电科技有限责任公司

Inventor： 鲁恒润 ,  李强 ,  赵玉华 ,  徐培培 ,  杨文旺 ,  范凌霄 ,  苏勇 ,  刘利敏 ,  武涛 ,  郭玉兵 ,  王平

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06T5/00 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种剥锌机故障阴极板图像识别方法，包括：数据采集，从现场采集剥锌机阴极板图像数据，分别构建阴极板图像分类和故障阴极板区域目标检测训练及测试数据集；数据扩增，对训练样本集中的每张图片分别进行对比度调整、亮度调整和镜像变换扩充训练样本量；模型训练，将扩充后的训练样本集分别加入构建的深度学习分类识别和深度学习目标检测网络，通过训练获得故障阴极板识别模型；模型性能测试，先将测试数据集输入到分类网络初步判断是否为故障阴极板，若为故障阴极板则将图像输入到深度学习目标检测网络，获得故障阴极板检测结果。试验证明了本发明：鲁棒性强，识别速度快，能有效提高故障阴极板识别精度。

公开(公告)号：CN112949666A

公开(公告)日：2021-06-11

申请号：CN201911175301.7

申请日：2019-11-26

Applicant: 北矿机电科技有限责任公司

Inventor： 鲁恒润 ,  李强 ,  赵玉华 ,  徐培培 ,  杨文旺 ,  范凌霄 ,  苏勇 ,  刘利敏 ,  武涛 ,  郭玉兵 ,  王平

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06T5/00 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种剥锌机故障阴极板图像识别方法，包括：数据采集，从现场采集剥锌机阴极板图像数据，分别构建阴极板图像分类和故障阴极板区域目标检测训练及测试数据集；数据扩增，对训练样本集中的每张图片分别进行对比度调整、亮度调整和镜像变换扩充训练样本量；模型训练，将扩充后的训练样本集分别加入构建的深度学习分类识别和深度学习目标检测网络，通过训练获得故障阴极板识别模型；模型性能测试，先将测试数据集输入到分类网络初步判断是否为故障阴极板，若为故障阴极板则将图像输入到深度学习目标检测网络，获得故障阴极板检测结果。试验证明了本发明：鲁棒性强，识别速度快，能有效提高故障阴极板识别精度。

公开(公告)号：CN111259972A

公开(公告)日：2020-06-09

申请号：CN202010065282.9

申请日：2020-01-20

Applicant: 北矿机电科技有限责任公司 ,  北京矿冶科技集团有限公司

Inventor： 徐培培 ,  赵玉华 ,  杨文旺 ,  鲁恒润 ,  武涛 ,  李强 ,  范凌霄 ,  苏勇 ,  刘利敏 ,  郭玉兵 ,  王平

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/32

Abstract: 本发明公开了一种基于级联分类器的浮选气泡识别的方法，首先采集各种工况下浮选槽内的原始泡沫图像；从采集的原始泡沫图像上标注出气泡区域作为感兴趣区域，并生成气泡检测正样本集；再从采集的原始泡沫图像上截取非气泡区域生成背景负样本集；将生成的正、负样本集同时送入级联分类器，获得气泡检测模型；然后将训练完成的气泡检测模型加载到浮选现场的上位机中，实时检测采集的原始泡沫图像中的气泡，并显示检测结果；根据检测结果识别出原始泡沫图像中完整气泡所在的位置，并统计出气泡大小分布。上述方法对图像质量要求较低，且不受气泡表面多个亮斑及色块、坍塌等情况的影响，能快速准确识别出气泡。

公开(公告)号：CN111259972B

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202010065282.9

申请日：2020-01-20

Applicant: 北矿机电科技有限责任公司 ,  北京矿冶科技集团有限公司

Inventor： 徐培培 ,  赵玉华 ,  杨文旺 ,  鲁恒润 ,  武涛 ,  李强 ,  范凌霄 ,  苏勇 ,  刘利敏 ,  郭玉兵 ,  王平

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明公开了一种基于级联分类器的浮选气泡识别的方法，首先采集各种工况下浮选槽内的原始泡沫图像；从采集的原始泡沫图像上标注出气泡区域作为感兴趣区域，并生成气泡检测正样本集；再从采集的原始泡沫图像上截取非气泡区域生成背景负样本集；将生成的正、负样本集同时送入级联分类器，获得气泡检测模型；然后将训练完成的气泡检测模型加载到浮选现场的上位机中，实时检测采集的原始泡沫图像中的气泡，并显示检测结果；根据检测结果识别出原始泡沫图像中完整气泡所在的位置，并统计出气泡大小分布。上述方法对图像质量要求较低，且不受气泡表面多个亮斑及色块、坍塌等情况的影响，能快速准确识别出气泡。

公开(公告)号：CN211741096U

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN201922082544.8

申请日：2019-11-26

Applicant: 北矿机电科技有限责任公司

Inventor： 李强 ,  鲁恒润 ,  赵玉华 ,  徐培培 ,  杨文旺 ,  范凌霄 ,  苏勇 ,  刘利敏 ,  武涛 ,  郭玉兵 ,  王平

IPC: G01N21/88 ,  C25C7/08

Abstract: 本实用新型涉及图像采集领域，特别是指一种剥锌机阴极板图像采集装置。剥锌机阴极板图像采集装置包括图像采集控制器、光电门开关、相机、传输系统和视觉光源系统；多个待检测的剥锌机阴极板挂设在传输系统上，传输系统带动多个待检测的剥锌机阴极板在水平方向上移动；所述相机设置在传输系统的上部，并且镜头与竖直方向存在夹角；所述光电门开关设置在传输系统的传输系统的侧边；所述视觉光源系统光照方向朝向当前被采集图像的剥锌机阴极板；所述光电门开关、相机和图像采集装置通讯连接。该图像采集装置既保证了拍摄光照要求，避免环境光影响拍摄。镜头与竖直方向存在夹角，解决了大表面积阴极板在短距离拍摄情况下，拍摄物体不完整问题。