(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111600651.0 (22)申请日 2021.12.24 (71)申请人 鞍钢集团矿业有限公司 地址 114001 辽宁省鞍山市铁东区二 一九 路39号 (72)发明人 高志喆　刘兴全　程福超　刘剑　 陈小艳　王兴锋　路明　于凤　 (74)专利代理 机构 鞍山贝尔专利代理有限公司 21223 专利代理师 颜伟 (51)Int.Cl. G06T 7/12(2017.01) G06T 7/155(2017.01) G06T 5/40(2006.01) G06T 5/20(2006.01)G06T 5/00(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种球团生球粒径在线检测方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种球团生球粒径在线检测 方法及系统， 该方法包括： 采集球团矿生球影像， 并对采集的球团矿生球影像进行预处理； 基于预 处理后的球团矿生球影像， 利用预设的轮廓检测 模型进行轮廓检测； 对轮廓检测模 型输出的轮廓 检测结果进行二值化处理； 基于二值化的轮廓检 测结果， 利用预设的轮廓优化模 型得到优化后的 轮廓； 基于优化后的轮廓， 计算球团矿生球粒径， 并统计球团矿生球粒径分布。 本发 明的技术方案 通过融合基于加入注意力机制的深度学习和基 于距离变换的分水岭算法， 实现了球团生球粒径 分布的精准检测。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 114494305 A 2022.05.13 CN 114494305 A 1.一种球团生球粒径在线检测方法， 其特 征在于， 包括： 采集球团生球 影像， 并对采集到的球团生球 影像进行预处理； 基于预处 理后的球团生球 影像， 利用预设的轮廓检测模型进行轮廓检测； 对所述轮廓检测模型输出的轮廓检测结果进行二 值化处理； 基于二值化的轮廓检测结果， 利用预设的轮廓优化模型 得到优化后的轮廓； 基于优化后的轮廓， 计算球团生球粒径， 并统计 球团生球粒径分布。 2.如权利要求1所述的球团球团生球粒径在线检测方法， 其特征在于， 所述轮廓检测模 型的构建过程， 包括： 采集多张球团生球 影像， 并对采集到的球团生球 影像进行预处理； 对预处理后的球团生球影像中的生球进行轮廓标注， 并对标注文件进行可视化， 得到 只包含边缘的标注图片， 建立样本数据集； 利用所述样本数据集对预设的神经网络进行训练， 得到所述轮廓检测模型； 其中， 所述 轮廓检测模型的输入为球团生球 影像， 输出为球团的边 缘。 3.如权利要求2所述的球团球团生球粒径在线检测方法， 其特征在于， 所述采集多张球 团生球影像， 并对采集到的球团生球 影像进行预处理， 包括： 通过工业相机获取圆盘造球机上或传送带 上的球团生球 影像； 对采集到的球团生球 影像进行灰度化处 理； 对灰度化处 理后的图像进行ROI感兴趣区域 提取； 对提取出的感兴趣区域进行中值滤波； 对中值滤波后的图像进行双边滤波； 对双边滤波后的图像进行直方图均衡化， 以重新分布图像的亮度， 增强球团区域的亮 度， 并降低非球团区域的亮度， 同时增强图像的局部对比度， 强化球团的边 缘。 4.如权利要求2所述的球团球团生球粒径在线检测方法， 其特征在于， 所述对预处理后 的球团生球影像中的生球进行轮廓标注， 并对标注文件进行可视化， 得到只包含边缘的标 注图片， 建立样本数据集， 包括： 用LabelMe软件对预处理后的球团生球影像进行标注， 手工绘制球团的边缘线， 生成相 应的json标签文件， 将得到的json标签文件进 行可视化， 得到只包含边缘的标注图片， 建立 样本数据集。 5.如权利要求2所述的球团球团生球粒径在线检测方法， 其特征在于， 所述预设的神经 网络为加入注意力机制的Unet网络 。 6.如权利要求5所述的球团球团生球粒径在线检测方法， 其特征在于， 所述注意力 机制 为集成空间和通道的注意力机制。 7.如权利要求2所述的球团球团生球粒径在线检测方法， 其特征在于， 所述轮廓优化模 型的构建过程， 包括： 通过所述轮廓检测模型对所述样本数据集中的每一球团生球影像分别进行检测， 得到 各球团生球 影像的轮廓检测结果； 将各球团生球 影像的轮廓检测结果分别进行二 值化处理； 以各球团生球影像对应的二值化的轮廓检测结果为样本， 相应的球团生球影像的轮廓 标注为标签， 构建新的样本数据集；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114494305 A 2利用新的样本数据集对预设算法进行训练， 得到所述轮廓优化模型； 其中， 所述轮廓优 化模型的输入为 二值化的轮廓检测结果， 输出为优化后的轮廓。 8.如权利要求7所述的球团球团生球粒径在线检测方法， 其特征在于， 所述预设算法为 基于距离变换的分水岭算法。 9.如权利要求1所述的球团球团生球粒径在线检测方法， 其特征在于， 所述基于优化后 的轮廓， 计算球团生球粒径， 并统计 球团生球粒径分布， 包括： 对优化后的轮廓用opencv中的椭圆拟合函数进行轮廓拟合， 并根据拟合结果得到球团 生球粒径， 并统计 球团生球粒径分布。 10.一种球团生球粒径分布检测系统， 其特 征在于， 包括： 球团生球影像采集及预处理模块， 用于采集球团生球影像， 并对采集到的球团生球影 像进行预处理； 轮廓检测模块， 用于基于经所述球团生球影像采集及预处理模块预处理后的球团生球 影像， 利用预设的轮廓检测模型进行轮廓检测； 二值化模块， 用于对轮廓检测模型输出的轮廓检测结果进行二 值化处理； 轮廓优化模块， 用于基于所述二值化模块输出的二值化的轮廓检测结果， 利用预设的 轮廓优化模型 得到优化后的轮廓； 球团生球粒径分布统计模块， 用于基于经所述轮廓优化模块优化后的轮廓， 计算球团 生球粒径， 并统计 球团生球粒径分布。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114494305 A 3