基于AI图像对铜排链进行清洗的方法、系统及装置与流程

基于ai图像对铜排链进行清洗的方法、系统及装置
技术领域
1.本发明涉及图像处理领域，尤其是涉及一种基于ai图像对铜排链进行清洗的方法、系统及装置。


背景技术：

2.实际生产过程中，烟叶在被压成烟饼时，烟叶中的水分、烟油、表面的香料结合粉尘或碎烟沫形成烟垢，粘附到铜排链的表面，烟垢堆积到同排量的凹槽中后，会逐渐将凹槽填满，
3.这时候铜排链表面会变光滑，烟饼与铜排链间的摩擦力减小，铜排链在输送烟饼的过程中，导致烟饼打滑，由于切丝宽度由刀辊与铜排链两者的速度来确定，烟饼因打滑造成它的速度低于铜排链的速度，导致切丝宽度变小，甚至会出现“毛细丝”，烟丝宽度合格率大幅下降，严重影响产品质量，同时过程烟叶造碎增加。
4.ai图像近几年来发展迅速，在图像识别领域占有很大地位。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种基于ai图像对铜排链进行清洗的方法、系统及装置，旨在解决铜排链的清洗。
6.本发明提供一种基于ai图像对铜排链进行清洗的方法，包括，
7.s1、将铜排链进行拍照得到图片，对达到清理标准的图片进行n次拍照并提取n次拍照后得到的图像特征；
8.s2、每隔一个时间段对铜排链进行拍照，得到铜排链的图片；
9.s3、对s2得到的图片进行特征提取并与s1得到的多个图片的图像特征进行比对；
10.s4、若比对后需要对铜排链清理，则发出清洁铜排链的信号到清洁系统进行清洗；
11.s5、清洗过程中，执行步骤s2和s3，若比对后不需清理，则发送停止清理信号到清洁系统。
12.本发明还提供基于ai图像对铜排链进行清洗的系统，包括：
13.训练模块：用于将铜排链进行拍照得到图片，对达到清理标准的图片进行n次拍照并提取n次拍照后得到的图像特征；
14.拍照模块：用于每隔一个时间段对铜排链进行拍照，得到铜排链的图片；
15.比对模块：用于对拍照模块得到的图片进行特征提取并与训练模块得到的多个图片的图像特征进行比对；
16.清洗模块：若比对后需要对铜排链清理，则发出清洁铜排链的信号到清洁系统进行清洗；
17.停止模块：用于清洗过程中，执行拍照模块和比对模块的功能，若比对后不需清理，则发送停止清理信号到清洁系统。
18.本发明实施例还提供基于ai图像对铜排链进行清洗的装置，包括：存储器、处理器
及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述基于ai图像对铜排链进行清洗的方法的步骤。
19.本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
20.采用本发明实施例，可以通过ai图像自动识别图像并对铜排链进行清洗，全自动化。
21.上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
22.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
23.图1是本发明实施例的基于ai图像对铜排链进行清洗的方法的流程图；
24.图2是本发明实施例的基于ai图像对铜排链进行清洗的方法的具体流程图；
25.图3是本发明实施例的基于ai图像对铜排链进行清洗的系统的示意图；
26.图4是本发明实施例的基于ai图像对铜排链进行清洗的系统的装置示意图。
27.附图标记说明：
28.310：训练模块；320：拍照模块；330：比对模块；340：清洗模块；350：停止模块。
具体实施方式
29.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
30.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
31.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。此外，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
32.方法实施例
33.根据本发明实施例，提供了一种基于ai图像对铜排链进行清洗的方法，图1是本发明实施例的基于ai图像对铜排链进行清洗的方法的流程图，如图1所示，具体包括：
34.s1、将铜排链进行拍照得到图片，对达到清理标准的图片进行n次拍照并提取n次拍照后得到的图像特征；
35.s1具体包括：将铜排链进行拍照得到图片，对达到清理标准的图片进行n次拍照，拍照角度与铜排链的表面夹角呈多角度，并对得到的多个角度拍的照片提取图像特征。
36.s2、每隔一个时间段对铜排链进行拍照，得到铜排链的图片；
37.s3、对s2得到的图片进行特征提取并与s1得到的多个图片的图像特征进行比对；
38.s3具体包括：对s2得到的图片进行特征提取并与s1得到的多个图片的图像特征进行比对，若相似度小于某个阈值，则计数器累计1；
39.s4、若比对后需要对铜排链清理，则发出清洁铜排链的信号到清洁系统进行清洗；
40.s4具体包括：若计数器的累计次数占n次拍照数的百分比大于某个阈值，则发出清洁铜排链的信号到清洁系统进行清洗；
41.s5、清洗过程中，执行步骤s2和s3，若比对后不需清理，则发送停止清理信号到清洁系统。
42.s5具体包括：清洗过程中，执行步骤s2和s3，若计数器的累计次数占n次拍照数的百分比低于某个阈值，停止清洗。
43.根据上述方法，具体实施如下：
44.图2是本发明实施例的基于ai图像对铜排链进行清洗的方法的具体流程图，如图2所示。
45.ai图像处理系统采用“端到端”图像处理系统，为了达到智能控制的目的，使清洁系统能自动判断铜排链是否需要清洁，首先训练ai图像处理系统识图、判断，输出控制信号，控制清洁系统的运行。图像处理系统原理如下：
46.先进行训练：使用大于500万像素的数码相机，进行拍照，建立图库文件夹1：对达到日保(周保)标准的、无积垢的图片进行拍照，数码相机的镜头与铜排链的表面夹角从10
°
到170
°
，每间隔10
°
(10
°
、20
°
、30
°
、40
°
、50
°
、60
°
、70
°
、80
°
、90
°
、100
°
、110
°
、120
°
、130
°
、140
°
、150
°
、160
°
、170
°
)进行拍照，将这17张照片打上标签1
‑
17，将这一组照片输入到“端到端”图像处理系统，对17张照片提取特征，作为图片样本。
47.输入图像处理系统：生产开始后，sick智能图像传感器，每10秒采集一次铜排链表面信息并转化为图片，对采集的图片打上标签，带有标签的图片输入“端到端”图像处理系统。
48.识别图片：“端到端”图像处理系统对标签图片进行特征提取，将提取的特征与17张样本进行逐一对比，当sick智能图像传感器采集的图片特征与17张样本的任何一张图片的相似度小于80％，系统计数器累计1。
49.输出控制清理信号：当sick智能图像传感器采集的图片与样本图片特征不一致的图片达到14张，也就是在170秒内，有80％以上的图片不合格，此时计数器累计数达到14，图像处理系统输出控制信号，启动清洁系统。
50.运行清理直到合格：sick智能图像传感器每10秒采集一张图片，170秒为一个周
期，在一个周期内，只要有80％以上的图片不合格，图像处理系统就输出信号，控制伺服器带动清洁系统运行，进行清洁，直至合格图片低于50％。
51.图像处理系统的操作站的hmi人机交互界面设定为日保模式、月保模式、手动/自动等模式，操作站设有急停按钮，当清洁系统运行过程中突发异常时，紧急停止清洁系统；启停按钮，在手动模式时，独立启动清洁系统，报警指示灯，用于报警提醒。
52.本发明可以通过ai图像自动识别图像并对铜排链进行清洗，全自动化。
53.系统实施例
54.根据本发明实施例，提供了一种基于ai图像对铜排链进行清洗的系统，图3是本发明实施例的基于ai图像对铜排链进行清洗的系统的示意图，如图3所示，具体包括：
55.训练模块310：用于将铜排链进行拍照得到图片，对达到清理标准的图片进行n次拍照并提取n次拍照后得到的图像特征；
56.训练模块310具体用于：将铜排链进行拍照得到图片，对达到清理标准的图片进行n次拍照，拍照角度与铜排链的表面夹角呈多角度，并对得到的多个角度拍的照片提取图像特征。
57.拍照模块320：用于每隔一个时间段对铜排链进行拍照，得到铜排链的图片；
58.比对模块330：用于对比对模块得到的图片进行特征提取并与训练模块得到的多个图片的图像特征进行比对；
59.比对模块330具体用于：对对比对模块得到的图片进行特征提取并与训练模块得到的多个图片的图像特征进行比对，若相似度小于某个阈值，则计数器累计1；
60.清洗模块340：若比对后需要对铜排链清理，则发出清洁铜排链的信号到清洁系统进行清洗；
61.清洗模块340具体用于：若计数器的累计次数占n次拍照数的百分比大于某个阈值，则发出清洁铜排链的信号到清洁系统进行清洗；
62.停止模块350：用于清洗过程中，执行拍照模块和比对模块的功能，若比对后不需清理，则发送停止清理信号到清洁系统。
63.停止模块350具体用于：清洗过程中，执行拍照模块和比对模块的功能，若计数器的累计次数占n次拍照数的百分比低于某个阈值，停止清洗。
64.本发明实施例是与上述方法实施例对应的系统实施例，各个模块的具体操作可以参照方法实施例的描述进行理解，在此不再赘述。
65.装置实施例一
66.本发明实施例提供一种基于ai图像对铜排链进行清洗的装置，如图4所示，包括：存储器40、处理器42及存储在存储器40上并可在处理器42上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例中的步骤。
67.装置实施例二
68.本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有信息传输的实现程序，程序被处理器42执行时实现上述方法实施例中的步骤。
69.本实施例所述计算机可读存储介质包括但不限于为：rom、ram、磁盘或光盘等。
70.显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成
的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
71.最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替本发明各实施例技术方案，并不使相应技术方案的本质脱离本方案的范围。