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公开(公告)号：CN117710322A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311729288.1
申请日：2023-12-15
Applicant: 欧冶链金再生资源有限公司 , 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/60 , G06V10/20 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种钢铁自动判级比例尺提取方法，涉及智能视觉识别技术领域。该yolov5和Canny矩形拟合的模型集成再生钢铁自动判级比例尺提取方法对再生钢铁样本的图像进行处理和分析，结合yolov5和Canny矩形拟合，同时将卷积改为空洞卷积、对图片进行超分、增加输出头等方法，解决图片中对小目标识别不精准的问题；最后根据比例关系和预设的规则，进行再生钢铁的自动判级。可以根据比例尺的大小、位置和其他特征进行判定，如长度、宽度、变形程度等。
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公开(公告)号：CN117765369A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311805244.2
申请日：2023-12-26
Applicant: 欧冶链金再生资源有限公司 , 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06V20/70
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型的土渣识别方法，涉及视觉识别技术领域。该基于大模型的土渣识别方法，包括如下步骤：钢堆训练集照片采集，由多球机对多车辆所载钢堆进行多角度拍照获取钢堆样本照片,并进行标注，得到训练集；在训练集上微调segment‑anything模型，使其更适用于废钢场景的分割任务，并取出其encoder部分。该基于大模型的土渣识别方法通过对segment‑anything的微调和改写，提出了一种利用深度学习领域通用大模型的方式，解决了废钢判级过程中的土渣的精准识别与统计的问题。
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公开(公告)号：CN115204333B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202210829022.3
申请日：2022-07-14
Applicant: 欧冶链金再生资源有限公司
Abstract: 本发明公开了基于二维码的金属打包块标记、识别系统及特征提取方法，涉及视觉标记识别技术领域。该基于二维码的金属打包块标记、识别系统及特征提取方法，将图像识别技术应用于废钢打包块，可以解决长久以来未解决的废钢打包块的溯源问题；同时利用网格划分以及颜色特征识别的方式，可以大大缩减算法的复杂程度，利于量产应用。
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公开(公告)号：CN112541427B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202011436832.X
申请日：2020-12-10
Applicant: 欧冶链金再生资源有限公司
Inventor： 李勇 , 孙前进 , 陶炜 , 解鹏 , 窦立英 , 张磊 , 李军 , 袁成钢 , 潘家勤 , 唐楷 , 顾云松 , 王凯 , 谢义 , 方木云 , 徐林 , 王仁伟 , 孙军欢
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种优质重型废钢的识别和料量评估方法，属于废钢识别技术领域。本发明利用(1)拍摄目标料堆的图片；(2)将的图片进行处理并输入评估算法，计算得到优质重废占比；(3)利用优质重废占比和料堆总重计算优质重废的料量的步骤，将重型废钢输入到不同的模型中，分别识别出特征较明显的该类优质重废，将优质重废的特征提取出来，从而计算优质重废的占比及其料量。同时将卷积神经网络模型提取的特征与上游结果的预测特征合并，再将其输入评估算法，以获得当前图片中优质重废的占比，以此减少识别误差，使得到的结果更加准确。提高了识别准确度，避免了人为错估、评估结果缺乏标准化和一致性的问题。
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公开(公告)号：CN113082905A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110399975.6
申请日：2021-04-14
Applicant: 欧冶链金再生资源有限公司
IPC: B01D47/06 , G05B19/042 , G01N15/06
Abstract: 本发明公开了一种废钢仓储用远程雾炮机自动控制方法，属于废钢仓储降尘领域。本发明包括以下步骤：1、通过控制按键向中央处理器输入预警值的粉尘浓度值，粉尘浓度传感器检测的粉尘浓度值作为检测值；2、粉尘浓度传感器将检测的浓度值传输给数据对比器，数据对比器传输给中央处理器，当粉尘浓度值不达标时，中央处理器控制启动炮雾机及其位置调整组件，使炮雾机在合适的位置进行降尘。本发明利用实时粉尘检测信息，自动实现对雾炮机的高度、水平位置、前后位置以及喷射角度进行调节，使得射出的水雾在一定范围内形成一张幕网结构，达到降尘的作用，很大程度上提升了降尘质量以及效果，减轻了操作人员的工作负担。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112541427A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011436832.X
申请日：2020-12-10
Applicant: 欧冶链金再生资源有限公司
Inventor： 李勇 , 孙前进 , 陶炜 , 解鹏 , 窦立英 , 张磊 , 李军 , 袁成钢 , 潘家勤 , 唐楷 , 顾云松 , 王凯 , 谢义 , 方木云 , 徐林 , 王仁伟 , 孙军欢
Abstract: 本发明公开了一种优质重型废钢的识别和料量评估方法，属于废钢识别技术领域。本发明利用(1)拍摄目标料堆的图片；(2)将的图片进行处理并输入评估算法，计算得到优质重废占比；(3)利用优质重废占比和料堆总重计算优质重废的料量的步骤，将重型废钢输入到不同的模型中，分别识别出特征较明显的该类优质重废，将优质重废的特征提取出来，从而计算优质重废的占比及其料量。同时将卷积神经网络模型提取的特征与上游结果的预测特征合并，再将其输入评估算法，以获得当前图片中优质重废的占比，以此减少识别误差，使得到的结果更加准确。提高了识别准确度，避免了人为错估、评估结果缺乏标准化和一致性的问题。
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公开(公告)号：CN112529867A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011433254.4
申请日：2020-12-10
Applicant: 欧冶链金再生资源有限公司
Abstract: 本发明公开了一种废钢料中密封件的识别方法，属于检测识别技术领域。本发明的一种废钢料中密封件的识别方法，具体包括以下步骤：步骤一、获取待测料堆或料堆待测范围的图片作为目标图片；步骤二、使用unet模型对目标图片进行密封件检测，获得初步的密封件图像分割结果，即对应密封件的连通域；步骤三、对所得各密封件的连通域分别进行椭圆形拟合；步骤四、计算拟合出来的椭圆形与对应连通域的面积差值；步骤五、根据设定的阈值排除面积差值较大的连通域，从而得到未能被排除的连通域对应的密封件即判断为真实存在的密封件。采用本发明的技术方案可以有效识别废钢料中的密封件、爆炸物等，从而解决传统人工质检可能出现漏检的问题。
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公开(公告)号：CN113776977A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111079036.X
申请日：2021-09-15
Applicant: 欧冶链金再生资源有限公司
IPC: G01N5/00
Abstract: 本发明公开了一种废钢打包块内异物的检测装置及检测方法，属于废钢异物检测技术领域。本发明的检测装置，包括地秤、电磁铁、控制电路和计算机，其中电磁铁位于地秤的上方，其表面线圈与控制电路相连，控制电路及地秤均与计算机相连。其检测方法为：通过地秤对废钢进行称重；地秤所测废钢质量信号传输到计算机上，并经计算处理得到废钢打包块的重力；计算机计算得到当Fy＝G废钢时应该通入电磁铁内的电流强度I；通过计算机控制控制电路，从而使通过电磁铁的线圈电流等于上述电流强度I；此时根据地秤示数即可判断出废钢内是否存在异物。本发明操作简单，能大致检测出废钢打包块内是否夹杂有石头类的异物，对废钢的回收有极大的经济利益。
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公开(公告)号：CN113091762A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110399361.8
申请日：2021-04-14
Applicant: 欧冶链金再生资源有限公司
IPC: G01C21/34 , G05B19/418 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种废钢基地运输车路径规划方法及系统，属于废钢回收路径规划领域。本发明的方法包括以下步骤：获取运输车的地理位置信息；根据地理位置信息和运输车的配载信息进行路径规划，或根据地理位置信息和用户设置的节点信息进行路径规划，得到运输车的厂区行驶路径；将厂区行驶路径反馈给用户终端，为运输车的初检、过磅、卸载进行路径导航。本发明通过对运输车在厂区内的行驶路径进行路径规划，优化了运输车的行驶路径，节省了运输车在厂区内的排队等待时间，提高了废钢回收流程的回收效率。
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公开(公告)号：CN115204333A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210829022.3
申请日：2022-07-14
Applicant: 欧冶链金再生资源有限公司
Abstract: 本发明公开了基于二维码的金属打包块标记、识别系统及特征提取方法，涉及视觉标记识别技术领域。该基于二维码的金属打包块标记、识别系统及特征提取方法，将图像识别技术应用于废钢打包块，可以解决长久以来未解决的废钢打包块的溯源问题；同时利用网格划分以及颜色特征识别的方式，可以大大缩减算法的复杂程度，利于量产应用。
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