公开(公告)号：CN113112485A

公开(公告)日：2021-07-13

申请号：CN202110423803.8

申请日：2021-04-20

申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司

发明人： 庞殊杨 ,  刘常坤 ,  刘斌 ,  贾鸿盛 ,  毛尚伟 ,  许怀文

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06T7/70 ,  G06T5/00

摘要： 本发明提出基于图像处理的皮带机跑偏检测方法、系统、设备和介质，包括：获取皮带机正常运行下的一张或多张图像，作为第一图像集；根据所述第一图像集设置皮带机上皮带两侧边缘线之间的坐标区域；获取实时皮带机图像，作为第二图像，获取所述第二图像中皮带两侧边缘线的位置信息；根据所述位置信息和所述坐标区域，确定皮带机是否跑偏；本发明可及时准确判断皮带机是否跑偏，预估风险，保障皮带机安全运行。

公开(公告)号：CN112862806A

公开(公告)日：2021-05-28

申请号：CN202110246261.1

申请日：2021-03-05

申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司

发明人： 庞殊杨 ,  刘常坤 ,  刘斌 ,  贾鸿盛 ,  毛尚伟 ,  许怀文

IPC分类号： G06T7/00

摘要： 本发明提供一种皮带机打滑检测方法、系统、介质及电子终端，方法包括：在皮带机的皮带上设置标志物；采集原始数据集，所述原始数据集包括：带有所述标志物的皮带机的原始图像；将所述原始数据集输入目标检测网络进行训练，获取目标检测模型；采集待检测图像，将所述待检测图像输入目标检测模型进行目标识别，获取检测结果；根据所述检测结果，进行皮带机打滑检测；本发明中的皮带机打滑检测方法，通过在皮带机的皮带上设置标志物，将待检测图像输入目标检测模型进行目标识别，获取检测结果，并根据所述检测结果，进行皮带机打滑检测，能够较好地对皮带机进行打滑检测，检测精确度较高，避免造成不必要的损失，可实施性较强，成本较低。

公开(公告)号：CN114608477A

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN202210277297.0

申请日：2022-03-17

申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司

发明人： 杨东海 ,  刘常坤 ,  谢永辉

IPC分类号： G01B11/24 ,  G01B11/00 ,  G01D5/347

摘要： 本发明提供一种车厢内部的测量方法及测量装置，属于检测技术领域。车厢内部测量方法，包括以下步骤：获取车厢内的三维轮廓面；对所述三维轮廓面进行投影降维，获得二维轮廓；预设特征参数阈值，根据所述特征参数阈值对所述二维轮廓进行识别，得到所述三维轮廓面的特征信息。车厢内部测量装置，用于实施上述车厢内部测量方法，包括扫描仪，所述扫描仪设置在所述车厢设置有装卸开口的一侧，所述扫描仪通过所述装卸开口对所述车厢内部进行扫描，获得车厢内部的三维轮廓面。本发明能够得到厢体及厢体内的承载单元的位置及形状信息，从而能够为自动装卸系统提供所需的位置及尺寸参数，便于自动装卸。无需人工参与识别，定位精度好，定位效率高。

公开(公告)号：CN113222977A

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN202110603014.2

申请日：2021-05-31

申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司

发明人： 谢小东 ,  刘斌 ,  李邈 ,  尹波 ,  刘常坤 ,  刘璇 ,  许怀文

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/70 ,  G06K7/14 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供一种行车作业过程中的棒线材标签识别方法、系统、介质和终端，其方法包括采集行车作业过程中的图像，根据所述原始数据集建立识别模型并进行训练，对行车过程中目标区域内图像进行实时采集，并依次输入至训练后的识别模型进行图像识别，获取识别结果，识别结果包括磁盘吊位置、棒线材位置，以及磁盘吊下落过程中磁盘吊下方每个棒线材的标签，并对异常标签进行报警，本发明中的行车作业过程中的棒线材标签识别方法、系统、介质和终端，通过采集行车过程中的磁盘吊图像、棒线材图像、标签图像，可以根据所述磁盘吊位置检测磁盘吊下方的棒线材数量与位置，获取对应二维码，标签个数等信息，可以对异常标签情况进行报警。

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

发明人： 刘斌 ,  袁钰博 ,  庞殊杨 ,  赵静 ,  刘常坤 ,  贾鸿盛 ,  毛尚伟

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/62 ,  G06T7/73 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

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。

公开(公告)号：CN112052696A

公开(公告)日：2020-12-08

申请号：CN202010897845.0

申请日：2020-08-31

申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司

发明人： 刘斌 ,  袁钰博 ,  庞殊杨 ,  李文铃 ,  刘常坤 ,  贾鸿盛 ,  毛尚伟

IPC分类号： G06K7/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/00

摘要： 本发明公开了一种基于机器视觉的棒材成品库出库标签识别方法，包括：通过预先训练的成捆棒材检测模型，对感兴趣区域的图像进行目标检测，识别出其中的多个成捆棒材，并输出每一个成捆棒材的位置信息；基于多个所述成捆棒材的位置信息，通过预先训练的标签检测模型对所述多个成捆棒材上的标签进行识别，并输出每一个所述标签的位置信息；基于所述标签的位置信息，对所述标签进行识别，得到签标信息。本发明可以对持续运转的汽车自动发货产线进行实时检测，识别物料规格信息并自动传递给其他系统，替换人工检测，提高物料规格信息识别和核对的效率与精确度。