(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 202210605926.8 (22)申请日 2022.05.30 (71)申请人 首钢京唐钢铁联合有限责任公司 地址 063200 河北省唐山市曹妃甸工业区 (72)发明人 闫洪伟　肖激杨　董宇　宗苗　 刘雯旭　李卓　温杰　祖艳萍　 温玉莲　 (74)专利代理 机构 北京华沛德权律师事务所 11302 专利代理师 郭士超 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06F 17/16(2006.01) (54)发明名称 一种横切剪异物识别方法、 控制器、 介质及 设备 (57)摘要 本发明提供了一种横切剪异物识别方法、 控 制器、 介质及设备， 方法包括： 在生产过程中， 依 次从图像队列中获取横切剪的当前图片； 对所述 当前图片进行裁剪， 获得目标图片； 确定所述目 标图片与图片数据库中所有参考图片之间的目 标相似值， 所述图片数据库中存储有多张无异物 覆盖的横切剪图片； 若确定所述目标相似值满足 预设的相似值阈值， 则确定横切剪上存在异物； 如此， 可在生 成过程中， 实施采集横切剪的图片， 对横切剪图片进行分析， 可准确确定出是否有异 物覆盖， 进而及时发现横切剪上的废钢条， 避免 而带钢出现质量问题以及避免产线运行故障。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 114972995 A 2022.08.30 CN 114972995 A 1.一种横切剪异 物识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 在生产过程中， 依次从图像队列中获取横切剪的当前图片； 对所述当前图片进行裁 剪， 获得目标图片； 确定所述目标图片与图片数据库中所有参考图片之间的目标相似值， 所述图片数据库 中存储有多张无异 物覆盖的横切剪图片； 若确定所述目标相似值满足预设的相似值阈值范围， 则确定横切剪上存在异 物。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述当前图片进行裁剪， 获得目标图 片， 包括： 基于横切剪上存在异物的历史图片进行分析， 确定目标区域； 所述目标区域为包括有 异物的区域； 基于所述目标区域对应的位置对所述当前图片进行裁 剪， 获得所述目标图片。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述目标图片与图片数据库中所有 参考图片之间的目标相似值， 包括： 针对任一参考图片， 获取所述目标图片对应的第 一灰度图像矩阵以及所述参考图片对 应的第二灰度图像矩阵； 以及获得所述第一灰度图像矩阵及第二灰度图像矩阵的第一乘积 矩阵； 对所述第一灰度图像矩阵、 所述第二灰度图像矩阵及所述第一乘积矩阵进行增强处 理， 分别获得对应的第一灰度图像增强矩阵及第二灰度图像增强矩阵； 对所述第一灰度图像矩阵及所述第二灰度图像矩阵进行滤波得到对应的第一滤波图 像矩阵及第二滤波图像矩阵， 以及获得所述第一滤波图像矩阵及所述第二滤波图像矩阵的 第二乘积矩阵； 分别对所述第 一滤波图像矩阵及所述第 二滤波图像矩阵进行增强处理， 获得对应的第 一滤波图像增强矩阵及第二滤波图像增强矩阵； 对所述第一灰度图像增强矩阵进行滤波， 获得第三滤波图像增强矩阵； 对第二灰度图 像增强矩阵进 行滤波， 获得第四滤波图像增强矩阵； 对第一乘积矩阵进 行滤波， 获得第一乘 积增强矩阵； 根据所述第一滤波图像增强矩阵、 所述第二滤波图像增强矩阵、 所述第三滤波图像增 强矩阵、 所述第四滤波图像增强矩阵、 所述第一乘积增强矩阵及所述第二乘积矩阵确定所 述相似度矩阵； 确定所述相似度矩阵中每 个像素灰度值的平均值， 所述平均值 为相似值； 将所有相似值中的最大相似值作为目标相似值。 4.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第一滤波图像增强矩阵、 所述 第二滤波图像增强矩阵、 所述第三滤波图像增强矩阵、 所述第四滤波图像增强矩阵、 所述第 一乘积增强矩阵及所述第二乘积矩阵确定相似度矩阵， 包括： 根据公式MC1_2＝M1_2G ‑MG1_2获取所述第三滤波图像增强矩阵与所述第一滤波图像 增强矩阵的第一差值矩阵M C1_2； 根据公式MC2_2＝M2_2G ‑MG2_2获取所述第四滤波图像增强矩阵与所述第二滤波图像 增强矩阵的第二差值矩阵M C1_2； 根据公式MC12＝M12G ‑MG12获取所述第一乘积增强矩阵与所述第二乘积矩阵的第三差权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114972995 A 2值矩阵MC12； 根据公式S1＝(2* MG12+Const1)*(2* MC12+Const2)确定第一 参考矩阵S1； 根据公式S2＝(M1_2G+M2_2G+Co nst1)*(M C1_2+MC2_2+Const2)确定第一 参考矩阵S2； 根据所述第一 参考矩阵及所述第二 参考矩阵确定所述相似度矩阵； 其中， 所述M1_2G为所述第三滤波图像增强矩阵， 所述MG1_2为所述第一滤波图像增强矩阵， 所述M2_2G为所述第四滤波图像增强矩阵， 所述MG2_2为所述第二滤波图像增强矩阵， 所述 M12G为所述第一乘积增强矩阵， 所述MG12为所述第二乘积矩阵， 所述Const1为第一校正系 数， 所述Co nst2为第二校正系数。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述根据 所述第一参考矩阵及所述第 二参考 矩阵确定所述相似度矩阵， 包括： 根据公式SIM＝S1/S2确定所述相似度矩阵SIM； 其中， 所述S1为所述第一 参考矩阵， 所述S2为所述第二 参考矩阵。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 若确定所述目标相似值满足预设的相似值阈 值， 则确定横切剪上存在异 物后， 所述方法还 包括： 获取所述目标相似值对应的目标参 考图片； 将所述目标图片对应的第一灰度图像矩阵与所述目标参考图片的目标灰度图像均值 进行差值处 理， 获得差值图像矩阵； 对所述差值图像矩阵进行二 值化处理， 获得处 理后的图像； 将所述处 理后的图像 推送至上位机进行显示。 7.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 若确定所述目标相似值满足预设的相似值阈 值， 则确定横切剪上存在异 物后， 所述方法还 包括： 推送报警提 示信息。 8.一种横切剪异 物识别控制器， 其特 征在于， 所述控制器包括： 获取单元， 用于在生产过程中， 依次从图像队列中获取横切剪的当前图片； 裁剪单元， 用于对所述当前图片进行裁 剪， 获得目标图片； 确定单元， 用于确定所述目标图片与图片数据库中所有参考图片之间的目标相似值， 所述图片数据库中存储有多张无异物覆盖的横切剪图片； 若确定所述目标相似值满足预设 的相似值阈值范围， 则确定横切剪上存在异 物。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器执 行时实现权利要求1 ‑7任一项所述方法的步骤。 10.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现权利要求 1‑7任一项所述方法的步 骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114972995 A 3