本發(fā)明涉及帶式輸送機(jī)領(lǐng)域，具體的說是一種用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、帶式輸送機(jī)又稱膠帶輸送機(jī)，用于輸送物料，廣泛應(yīng)用于采礦、電子電器、機(jī)械、煙草、注塑以及食品等各行各業(yè)。在一些生產(chǎn)場(chǎng)景中，因?yàn)閹捷斔蜋C(jī)的運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜，所運(yùn)輸?shù)奈锪现泻苋菀讚诫s一些異物。例如煤礦用的帶式輸送機(jī)，其在運(yùn)輸原煤的過程中，原煤中時(shí)常會(huì)混雜一些異物，這些異物包括矸石、金屬件和木質(zhì)件，例如鋼絲、螺栓和木棍等。這些異物雖然量小，但是在原煤的輸送和后續(xù)的破碎等過程中會(huì)產(chǎn)生許多危害，例如損傷設(shè)備等。為了避免這些雜物造成危害，在原煤輸送過程中識(shí)別出雜物并且及時(shí)剔除是一種很好的方式。

2、為了能夠快速?gòu)脑褐凶R(shí)別出雜物，選擇對(duì)原煤進(jìn)行拍攝，并且采用基于深度學(xué)習(xí)的方法構(gòu)建煤流異常檢測(cè)模型是一種有效的方式?，F(xiàn)有技術(shù)中，此類煤流異常檢測(cè)模型主要是對(duì)從煤流圖像中提取出的異常特征進(jìn)行鑒別分類，確定其對(duì)應(yīng)的異物種類。這就導(dǎo)致需要數(shù)量龐大且異物類型明確的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，在實(shí)際的工業(yè)環(huán)境中，很難獲取到能夠同時(shí)滿足這兩點(diǎn)要求的樣本。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有技術(shù)中的不足，本發(fā)明提供一種用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過對(duì)輸入的煤流圖像進(jìn)行處理提取出特征圖，并且與提取自模板圖像的模板特征圖進(jìn)行特征圖級(jí)別的結(jié)構(gòu)相似性比較，能夠定量評(píng)估處煤流圖像的異常程度，判斷煤流中是否存在異物，進(jìn)而可以對(duì)后續(xù)的異物處理提供依據(jù)，保證原煤能夠順利輸送和處理。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的具體方案為：

3、有益效果：用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)方法，包括如下步驟：

4、獲取原煤輸送過程中的實(shí)時(shí)視頻，并且從中提取出煤流圖像；

5、利用預(yù)先訓(xùn)練好的異常檢測(cè)模型對(duì)煤流圖像進(jìn)行特征提取，得到多個(gè)特異尺度特征圖；

6、對(duì)特異尺度特征圖與預(yù)先提取得到的模板特征圖進(jìn)行結(jié)構(gòu)相似性計(jì)算，將與特異尺度特征圖相似度最高的模板特征圖作為基礎(chǔ)特征圖；

7、沿通道維度對(duì)所有特異尺度特征圖和基礎(chǔ)特征圖進(jìn)行拼接后進(jìn)行解碼，得到異常區(qū)域和對(duì)應(yīng)的異常分?jǐn)?shù)。

8、作為上述用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)方法的進(jìn)一步優(yōu)化：利用預(yù)先訓(xùn)練好的異常檢測(cè)模型對(duì)煤流圖像進(jìn)行特征提取時(shí)，得到三個(gè)特異尺度特征圖，三個(gè)特異尺度特征圖分別為：

9、f1∈ibs×64×64×64

10、f2∈ibs×128×32×64；

11、f3∈ibs×256×16×16

12、其中bs為煤流圖像的數(shù)量；

13、對(duì)特異尺度特征圖與模板特征圖進(jìn)行結(jié)構(gòu)相似性計(jì)算時(shí)，特異尺度特征圖與模板特征圖具有相同的尺度，三個(gè)模板特征圖分別為：

14、t1∈in×64×64×64

15、t2∈in×128×32×64；

16、t3∈in×256×16×16

17、其中n為模板特征圖的數(shù)量。

18、作為上述用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)方法的進(jìn)一步優(yōu)化：結(jié)構(gòu)相似性計(jì)算的具體方法為：

19、sl[i,j]＝ssim(fl[i],tl[j])；

20、

21、其中，sl∈ibs×n表示結(jié)構(gòu)相似性矩陣，i是特異尺度特征圖的索引且i＝1,...,bs，j是模板特征圖的索引且j＝1,...,n，和分別是fl[i]和tl[j]的平均值，和分別是fl[i]和tl[j]的方差，c1是和c2是常數(shù)，其中c1＝(k1d)2，c2＝(k2d)2，k1和k2是用于控制c1是和c2的可調(diào)參數(shù)，d為像素值的動(dòng)態(tài)范圍。

22、作為上述用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)方法的進(jìn)一步優(yōu)化：沿通道維度對(duì)相對(duì)應(yīng)的特異尺度特征圖和基礎(chǔ)特征圖進(jìn)行拼接的具體方法為：

23、c1,i＝concatenate(f1[i],t1[m1[i]],axis＝1)

24、c2,i＝concatenate(f2[i],t2[m3[i]],axis＝1)；

25、c3,i＝concatenate(f3[i],t3[m3[i]],axis＝1)

26、其中，ml[i]＝argmaxj?sl[i,j]。

27、作為上述用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)方法的進(jìn)一步優(yōu)化：訓(xùn)練異常檢測(cè)模型的方法包括：

28、獲取原煤輸送機(jī)的運(yùn)行視頻，并且從運(yùn)行視頻中提取出視頻幀得到正常樣本圖像；

29、基于正常樣本圖像中原煤輸送機(jī)的占有區(qū)域生成噪聲約束條件，并且基于噪聲約束條件向部分正常樣本圖像中添加模擬噪聲得到異常樣本圖像；

30、利用正常樣本圖像和異常樣本圖像構(gòu)建樣本集，并且利用隨機(jī)梯度下降法對(duì)原始模型進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練，得到異常檢測(cè)模型。

31、作為上述用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)方法的進(jìn)一步優(yōu)化：噪聲約束條件用于在正常樣本圖像中確定可加噪范圍，基于噪聲約束條件向部分正常樣本圖像中添加模擬噪聲的具體方法包括：

32、使用噪聲生成器生成二維的噪聲圖像，并且對(duì)噪聲圖像進(jìn)行處理得到異常掩碼；

33、基于異常掩碼生成掩碼圖像；

34、對(duì)噪聲圖像進(jìn)行增強(qiáng)后與掩碼圖像融合生成噪聲前景圖像；

35、將噪聲前景圖像添加到可加噪?yún)^(qū)域中得到異常樣本圖像。

36、作為上述用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)方法的進(jìn)一步優(yōu)化：對(duì)原始模型進(jìn)行訓(xùn)練的過程中，將交叉熵?fù)p失和均方誤差損失作為監(jiān)督損失，將結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)測(cè)量損失作為自監(jiān)督損失。

37、用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)系統(tǒng)，包括：

38、圖像獲取模塊，用于獲取原煤輸送過程中的實(shí)時(shí)視頻，并且從中提取出煤流圖像；

39、特征提取模塊，用于利用預(yù)先訓(xùn)練好的異常檢測(cè)模型對(duì)煤流圖像進(jìn)行特征提取，得到多個(gè)特異尺度特征圖；

40、相似度計(jì)算模塊，用于對(duì)特異尺度特征圖與預(yù)先提取得到的模板特征圖進(jìn)行結(jié)構(gòu)相似性計(jì)算，并且將與特異尺度特征圖相似度最高的模板特征圖作為基礎(chǔ)特征圖；

41、解碼模塊，用于對(duì)所有特異尺度特征圖和基礎(chǔ)特征圖進(jìn)行拼接后得到的拼接圖像進(jìn)行解碼，并且輸出異常區(qū)域和對(duì)應(yīng)的異常分?jǐn)?shù)。

42、計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括：

43、存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序；

44、處理器，用于執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)上述的用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)方法。

45、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，用于保存計(jì)算機(jī)程序，計(jì)算機(jī)程序被執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述的用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)方法。

46、本發(fā)明通過對(duì)輸入的煤流圖像進(jìn)行處理提取出特征圖，并且與提取自模板圖像的模板特征圖進(jìn)行特征圖級(jí)別的結(jié)構(gòu)相似性比較，能夠定量評(píng)估處煤流圖像的異常程度，判斷煤流中是否存在異物，進(jìn)而可以對(duì)后續(xù)的異物處理提供依據(jù)，保證原煤能夠順利輸送和處理。

技術(shù)特征：

1.用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)方法，其特征在于，利用預(yù)先訓(xùn)練好的異常檢測(cè)模型對(duì)煤流圖像進(jìn)行特征提取時(shí)，得到三個(gè)特異尺度特征圖，三個(gè)特異尺度特征圖分別為：

3.如權(quán)利要求2所述的用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)方法，其特征在于，結(jié)構(gòu)相似性計(jì)算的具體方法為：

4.如權(quán)利要求3所述的用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)方法，其特征在于，沿通道維度對(duì)所有特異尺度特征圖和基礎(chǔ)特征圖進(jìn)行拼接的具體方法為：

5.如權(quán)利要求1所述的用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)方法，其特征在于，訓(xùn)練異常檢測(cè)模型的方法包括：

6.如權(quán)利要求5所述的用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)方法，其特征在于，噪聲約束條件用于在正常樣本圖像中確定可加噪范圍，基于噪聲約束條件向部分正常樣本圖像中添加模擬噪聲的具體方法包括：

7.如權(quán)利要求5所述的用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)方法，其特征在于，對(duì)原始模型進(jìn)行訓(xùn)練的過程中，將交叉熵?fù)p失和均方誤差損失作為監(jiān)督損失，將結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)測(cè)量損失作為自監(jiān)督損失。

8.用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括：

9.計(jì)算機(jī)設(shè)備，其特征在于，包括：

10.計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于：用于保存計(jì)算機(jī)程序，計(jì)算機(jī)程序被執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-6中任意一項(xiàng)所述的用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)方法。

技術(shù)總結(jié)
用于帶式輸送機(jī)的異物檢測(cè)方法，包括如下步驟：獲取原煤輸送過程中的實(shí)時(shí)視頻，并且從中提取出煤流圖像；利用預(yù)先訓(xùn)練好的異常檢測(cè)模型對(duì)煤流圖像進(jìn)行特征提取，得到多個(gè)特異尺度特征圖；對(duì)特異尺度特征圖與預(yù)先提取得到的模板特征圖進(jìn)行結(jié)構(gòu)相似性計(jì)算，將與特異尺度特征圖相似度最高的模板特征圖作為基礎(chǔ)特征圖；沿通道維度對(duì)所有特異尺度特征圖和基礎(chǔ)特征圖進(jìn)行拼接后進(jìn)行解碼，得到異常區(qū)域和對(duì)應(yīng)的異常分?jǐn)?shù)。本發(fā)明提供通過對(duì)輸入的煤流圖像進(jìn)行處理提取出特征圖，并且與提取自模板圖像的模板特征圖進(jìn)行特征圖級(jí)別的結(jié)構(gòu)相似性比較，能夠定量評(píng)估處煤流圖像的異常程度，判斷煤流中是否存在異物。

技術(shù)研發(fā)人員：李衛(wèi)東,于永波,張代軍,高澤偉,李新亮,楊斌
受保護(hù)的技術(shù)使用者：河南工業(yè)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9