(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 202210903333.X (22)申请日 2022.07.29 (71)申请人 华北理工大 学 地址 063210 河北省唐山市曹妃甸新城渤 海大道21号 (72)发明人 杨爱民　江天宇　李杰　张遵乾　 于复兴　张春英　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/80(2017.01) G06V 10/44(2022.01) G06T 5/00(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种利用卷积特征检测球团粒径、 个数及位 置的方法 (57)摘要 本发明公开一种利用卷积特征检测球团粒 径、 个数及位置的方法， 包括以下步骤： 首先将采 集到的图片利用resnet101卷积网络做特征提取 与分析， 对每一层卷积得到图片进行分析， 最终 提取每个球团的相似信号—反光区域， 并对球团 位置进行统计； 采用高斯滤波法， 保留边缘信息。 采用Sobel算子分别求取出x、 y两个方向的边界 图像， 然后进行图像加权， 并映射至去噪后图片 上以提高边缘信息； 将图像转化为灰度图像； 然 后采用局部阈值的方法对图像进行二值化； 再进 行腐蚀与膨胀操作， 使 得图片中的球团的反光区 域不相连； 作连通域的霍夫变换圆检测及拟合， 获取每个球团的半径以及个数。 权利要求书1页 说明书4页 附图6页 CN 115239671 A 2022.10.25 CN 115239671 A 1.一种利用卷积特征检测球团粒径、 个数及位置的方法， 其特征在于， 该方法包括以下 步骤： Step1: 首先将采集到的图片利用resnet101卷积网络做特征提取与分析， 对每一层 卷 积得到图片进行分析， 最终提取每 个球团的相似信号—反光区域， 并对球团位置进行统计； Step2： 在Step1得到的图像基础上提取原图的反光区域， 采用高斯滤波法保留边缘信 息； 采用Sobel算子分别求取出x、 y两个方向的边界图像， 然后进行图像加权， 并映射至去噪 后的图片上以提高边 缘信息； Step3： 将图像转 化为灰度图像； 然后采用局部阈值的方法对图像进行二 值化； Step4： 在得到的二值图像上先后进行腐蚀与膨胀操作， 使得图片中的球团的反光区域 不相连； Step5： 作连通域的霍夫变换圆检测及拟合， 利用openCV中 的HoughCircles函数获取每 个球团的半径以及个数； Step6： 通过IOU值筛选 的方法， 计算拟合出的圆形与实际球团连通域IOU值， 将每个白 色连通域和拟合圆的像素点设置为集合， 通过计算两个集合交集比其并集； 将IOU值小于 0.5的联通区域填充， 最后利用Step1中提取的图片， 使用cv2.convexHull()函数获得每个 小区域的凸包质心， 将其作为新的拟合圆圆心， 进而改变拟合球团的圆心坐标， 重新进行圆 形拟合并统计半径与位置， 实现不同图片 中的球团自适应位移， 进而对球团做 圆心矫正精 准的获得球团的位置信息， 消除不是球团的连通 域。 2.根据权利要求1所述的一种利用卷积特征检测球团粒径、 个数及位置的方法， 其特征 在于， 所述Step1中将图片标定并放入resnet101进行训练而后提取了最后6层网络中的图 片来获取球团的特 征位置信息 。 3.根据权利要求1所述的一种利用卷积特征检测球团粒径、 个数及位置的方法， 其特征 在于， 所述Step2中预处理为选用Sobel算子分别在x， y两方向取差分阶数1， 在3*3的模板中 进行卷积， 在得到的两幅图像后， 各按0.5的权 重进行加权 。 4.根据权利要求1所述的一种利用卷积特征检测球团粒径、 个数及位置的方法， 其特征 在于， 所述Step3中， 采用CLAHE算法， 增强图像的对比度， 使球团更加明显， 二值化采用 cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUS SIAN_C自适应局部阈值的方法， Bl ockSize为 “301， 1”。 5.根据权利要求1所述的一种利用卷积特征检测球团粒径、 个数及位置的方法， 其特征 在于， 所述Step4中， 对图像先后采用了腐蚀与膨胀操作， 内核形状均为MORPH_ELLIPSE， Size为“3,3”锚点是中心点。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115239671 A 2一种利用卷积特征检测球团粒径、 个数及位置的方 法 技术领域 [0001]本发明涉及球团矿粒径、 个数及位置检测领域， 特别是针对图片边界不明显， 或者 边界有粘连的球团矿数量检测的方法。 背景技术 [0002]钢铁产业作为我国制造业的支柱产业， 当前正面临着节能降耗、 技术创新等重要 挑战。 球团矿是高炉炼铁的主要原料， 高炉中球团矿的数量直接影响着高炉冶炼的效率。 基 于高炉中球团矿数量与位置的检测， 进而可以得到实际球团的大小， 有利于解决传统球团 矿人工筛分过程中的低效率问题。 [0003]传统的对球团矿检测的方法主要依靠人工分筛分法， 在筛分过程中会有效率低， 误差较大等问题， 并且不能很好地进 行球团矿燃烧效率评估， 限制了高炉炼铁的产能， 而传 统的图像分割方法， 并不能有效地对昏暗背景 下的球团矿进行分割。 例如： 专利CN114037652A一种球团矿球团粒度检测系统， 采用自适应标记和分水岭算法 相结合对球团颗粒图像进 行分割， 先提取形态学开闭重 建图像中球团颗粒区域极大值并对 球团颗粒进 行前景标记， 对标记后的图像进 行分水岭分割， 将粘连的球团颗粒分离开， 有效 的提取出球团颗粒的边缘信息， 该方法对于背景与前景相似度高的情况实用效果不是很 好。 [0004]专利CN114494305A一种球团生球粒径在线检测方法及系统， 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。 对于本 文图片背景光照不均 与的图片识别存在识别错 误的问题。 [0005]对于背景杂质和球团矿相似度极高 的图片， 上述使用的算法并不能起到很好的作 用。 发明内容 [0006]本发明目的： 将连通分量应用于球团矿粒径、 个数及位置检测， 开发了一种针对杂 质较多的图像的数量识别方法， 可以为球团矿粒径、 个数及位置检测、 模型评估提供高效、 智能的鉴定方法。 [0007]为解决上述技术问题， 本发明提供一种利用卷积特征检测球团粒径、 个数及位置 的方法， 该 方法包括以下步骤： Step1: 首先将采集到的图片利用r esnet101卷积网络做 特征提取与分析， 对每一 层卷积得到图片进行分析， 最终提取每个球团的相似信号—反光区域， 并对球团位置进行 统计； Step2： 在Step1得到的图像基础上提取原图的反光区域， 采用高斯滤波法保留边 缘信息； 采用Sobel算子 分别求取出x、 y两个方向的边界图像， 然后进 行图像加权， 并映射至 去噪后的图片上以提高边 缘信息；说　明　书 1/4 页 3 CN 115239671 A 3