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公开(公告)号：CN113972006A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111233766.0
申请日：2021-10-22
申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司
摘要： 本发明提供一种基于红外测温和图像识别的活畜健康检测方法、系统、设备及介质，通过划定检测区域，在检测区域内架设相机和红外温感测试仪；收集活畜健康与患病皮毛图像，标注得到毛发数据集，训练毛发数据集，得到毛发健康状况检测模型；收集牛头部正常抬起和异常低垂的图像，标注得到头部低垂数据集，训练头部低垂数据集，得到头部低垂状况检测模型；调用毛发健康状况检测模型和头部低垂状况检测模型来实时检测当前检测区域内活畜的位置坐标、毛发健康状况以及头部低垂状况；利用红外温感测试仪检测活畜位置坐标区域内的温度，再与毛发健康状况和头部低垂状况进行结合，综合判定活畜的健康状态。本发明可以高效、稳定地实时检测活畜的健康程度。
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公开(公告)号：CN113674302A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110993261.8
申请日：2021-08-26
申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司
摘要： 本发明适用于图像处理与识别领域，提供了一种皮带机料面偏移识别方法、系统、电子设备及介质，其中，所述方法包括：获取皮带机的待识别图像，识别所述待识别图像中所述皮带机的边缘位置，并根据所述皮带机的边缘位置提取皮带区域；识别所述待识别图像的物料边缘位置，并根据所述物料边缘位置获取料面区域；根据所述皮带区域获取第一中心线，根据所述料面区域获取第二中心线，并对所述第一中心线和所述第二中心线进行比对，获取料面偏移识别结果；所述第一中心线为所述皮带区域的中心线，所述第二中心线为所述料面区域的中心线；所述皮带机料面偏移识别方法解决了现有技术中无法有效识别皮带机料面偏移的问题。
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公开(公告)号：CN113222941A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110535311.8
申请日：2021-05-17
申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司
摘要： 本发明提出的一种连铸铸坯的切割状态确定方法、系统、设备及介质，该方法通过获取待检测图像，并对其进行图像处理，以根据图像处理后的待检测图像确定切割部位置信息和铸坯位置信息，并根据切割部位置信息和铸坯位置信息确定连铸铸坯的切割状态，可以通过图像处理及分析实现连铸切割设备上连铸铸坯的切割状态的判断，代替人工观测的方式实现了连铸铸坯的切割状态的实时监测分析，提高了监测的精确度、效率和安全系数。
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公开(公告)号：CN113192037A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110490390.5
申请日：2021-05-06
申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司
摘要： 本发明提供一种皮带机监测方法、系统、介质及电子终端，皮带机监测方法包括：采集皮带机的实时图像；根据实时图像，对皮带机的状态进行第一检测，获取第一检测结果，第一检测的步骤至少包括以下之一：撕裂检测、异物检测、打滑检测和偏移检测；根据实时图像，对皮带机上的物料状态进行第二检测，获取第二检测结果，第二检测的步骤至少包括以下之一：物料颗粒度检测和料流强度检测；根据第一检测结果和/或第二检测结果，进行皮带机监测；本发明中的皮带机监测方法，通过对皮带机的状态进行第一检测和第二检测，根据第一检测结果和/或第二检测结果，进行皮带机监测，便于对皮带机可能出现的异常状态及物料状态进行智能化、可视化的监控。
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公开(公告)号：CN112788216A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011627018.6
申请日：2020-12-31
申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司
摘要： 本发明提供一种用于图像采集及识别装置，包括：具有透明窗口的保护壳体；设置于所述保护壳体内的图像采集器与固定底板，所述图像采集器安装于所述固定底板上，且所述图像采集器的镜头对准所述透明窗口以采集图像；设置于所述保护壳体内的处理模块，其安装于所述固定底板上，所述处理模块的输入端连接图像采集器的输出端，实时处理当前采集的图像生成识别结果传输至后端。本发明适用于环境恶劣的工业场景，如粉尘烟雾大、环境温度高的场景，便于连续实时的采集工业场景下的图像并进行识别，完全避免了图像视频传输的延迟，且克服了对于极高清的图片传输速度慢，对带宽需求大的缺点，使最大程度地使用最高清的图像进行实时分析。
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公开(公告)号：CN112749735A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202011607685.8
申请日：2020-12-30
申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司
摘要： 本发明提供一种基于深度学习的转炉出钢钢流识别方法、系统、介质及终端，方法包括：获取转炉出钢钢流原始图像信息，并进行标注，形成数据集；建立钢流目标检测模型，并根据数据集对钢流目标检测模型进行训练；将实时图像信息输入至训练后的模型，获取检测结果，检测结果包括是否存在钢流和存在钢流的位置信息；根据所述钢流的位置信息，获取钢流倾斜程度，完成钢流流向判断；本发明中基于深度学习、卷积神经网络，再通过图像灰度值归一化、图像二值化等图像处理方法，能够有效地识别图像中钢流的位置信息，并将判断钢流流向及倾斜程度，将钢流位置传输给控制系统，本发明避免了人工参与，提高了生产效率与识别的准确率。
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公开(公告)号：CN112712539A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011609102.5
申请日：2020-12-30
申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司
摘要： 本发明提供一种基于机器视觉的转炉出钢钢包车控制方法、系统、介质及终端，方法包括：获取转炉出钢钢流与钢液面图像信息；对图像信息进行图像识别，分别获取钢流的位置信息和钢液面的位置信息；根据钢流的位置信息和钢液面的位置信息，获取钢流与钢液面落点相对位置；根据钢流与钢液面落点相对位置，调整钢包车的移动方向；本发明通过机器视觉、图像识别方法，实时的高度还原人眼看到的景象，准确、实时地返回钢流落点与钢液面相对位置，便于后续自动控制的钢包车移动位置，保证钢流能够准确落入钢包车内，避免钢流溢出造成的工业事故，避免转炉出钢钢流与钢液面落点位置识别过程中的人工参与，进而提高生产效率与安全性。
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公开(公告)号：CN112529851A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011364259.6
申请日：2020-11-27
申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司
摘要： 本发明提供一种液压管状态确定方法、系统、终端及介质，该方法通过获取样本液压管处于异常状态下的样本图像，进行标注，并构建数据集，根据数据集生成液压管目标检测模型，并进行训练，获取包括待检测液压管的当前待检测图像，输入至训练后的液压管目标检测模型，确定待检测液压管目标框位置信息，并生成当前检测结果，根据当前检测结果确定待检测液压管的状态；解决了过工人识别液压管的状态对工人本身的技术能力以及工作状态要求较高，可能存在漏检、错检的情况，液压管状态确定的准确性、可靠性较差的技术问题，实现了通过机器来确定液压管状态代替人工识别，提升了液压管状态确定的准确性、可靠性。
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公开(公告)号：CN112329782A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011217989.3
申请日：2020-11-04
申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司
摘要： 本发明提供一种原料粒度确定方法、系统、终端及介质，该方法通过获取真实样本图像，并建立数据集，根据数据集训练生成原料轮廓分割模型，获取待检测图像，并输入到原料轮廓分割模型，生成原料颗粒轮廓图像，根据原料颗粒轮廓图像确定原料粒度；解决了过传统筛分检测法确定皮带机上原料粒度，耗费人工，耗时长，效率低，原料粒度确定存在较大误差，难以保证炼铁的质量的技术问题，达到了通过机器检测的方式，替代了人工确定原料粒度的方式，节省了人工，原料粒度的确定更加迅速、提升了确定效率、误差较小，可以提升炼铁的质量。
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公开(公告)号：CN112053339A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010900128.9
申请日：2020-08-31
申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于机器视觉的棒材成品库行车安全监测方法，包括：将实时采集的感兴趣区域的图像分别输入至预先训练的基于深度神经网络的棒材捆检测模型、磁盘吊检测模型，得到磁盘吊的位置信息与棒材捆的位置信息；基于所述棒材捆的位置信息以及所述磁盘吊的位置信息，得到棒材捆与磁盘吊之间的距离；将棒材捆与磁盘吊之间的距离与设定的距离进行对比，判断是否存在棒材捆吸取不牢固或出现散捆的情况。本发明利用深度学习算法与机器视觉相结合，实现对成品库中棒材捆的吊运情况进行实时检测，并在检测到散捆棒材、棒材吸取不牢固以及码垛不规整时反馈警告信号，提醒工人处理。
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