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龙图腾网获悉宝山钢铁股份有限公司申请的专利基于图像识别构建模型的铁水包内渣厚获取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115439393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110614769.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像识别构建模型的铁水包内渣厚获取方法是由张宇军;于艳;孙兴洪;李火中;汪圣军设计研发完成，并于2021-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别构建模型的铁水包内渣厚获取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像识别构建模型的铁水包内渣厚获取方法。本发明的铁水包内渣厚获取方法包括：将铁水包内的剩余渣量百分比划分等级；通过摄像头获取铁水包内图像；判断得出铁水包内剩余渣量百分比所处的剩余渣量百分比等级；进行T次搅拌并获取图像过程，扒除铁水包内的部分渣，使铁水包内渣的剩余渣量百分比处于下一个剩余渣量百分比等级，对图像中示出的铁水包内渣量和对应的渣灰度情况进行分析，构建各个剩余渣量百分比等级下的渣厚渣灰度关系模型，根据该渣厚渣灰度关系模型来确定铁水包内的渣厚百分比。采用本发明的铁水包内渣厚获取方法，判断铁水包内渣厚的速度快且准确率高，大大提升了基于图像识别的自动扒渣作业的工作效率。

本发明授权基于图像识别构建模型的铁水包内渣厚获取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别构建模型的铁水包内渣厚获取方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1，预先设定铁水包剩余渣量百分比等级划分，将铁水包内的剩余渣量百分比大小从0％至100％等分划分为M1个等级； 步骤2，通过摄像头获取铁水包内铁水表面渣的图像； 步骤3，根据所述图像中所有像素的灰度值，通过渣量百分比图像识别法得出当前的铁水包内的剩余渣量百分比； 步骤4，对照预设的剩余渣量百分比等级划分，判断得出铁水包内剩余渣量百分比所处的剩余渣量百分比等级； 步骤5，在当前的剩余渣量百分比等级下，根据预设的搅拌并获取图像次数T，进行T次搅拌并获取图像过程，每次搅拌并获取图像过程包括： 步骤5.1，用扒渣手对铁水包内铁水表面渣进行搅拌； 步骤5.2，通过摄像头获取铁水包内铁水表面的渣图像； 步骤6，判断当前的剩余渣量百分比等级是否为最小等级，若是，则执行步骤7，否则，扒除铁水包内的部分渣，使铁水包内渣的剩余渣量百分比处于下一个剩余渣量百分比等级，然后返回步骤5； 在扒除铁水包内的部分渣的过程中，不断地通过摄像头获取铁水包内铁水表面渣的图像，并通过渣量百分比图像识别法不断识别图像中铁水包内的剩余渣量百分比，直到铁水包内的剩余渣量百分比处于下一个剩余渣量百分比等级为止； 步骤7，对所有获得的铁水包内铁水表面渣的图像进行离线分析，对图像中示出的铁水包内渣量和对应的渣灰度情况进行分析，依据分析结果，构建各个剩余渣量百分比等级下的渣厚渣灰度关系模型； 步骤8，在获取铁水包内指定区域的渣厚时，根据摄像头获取铁水包内铁水表面渣图像，并依据构建得出的渣厚渣灰度关系模型，获取所述指定区域的渣厚百分比； 所述步骤7还包括： 步骤7.1，预先设定渣灰度等级划分，将渣灰度划分为M2个等级； 步骤7.2，根据预设的渣灰度等级划分，对应每一个渣灰度等级设置一个渣厚百分比未知数Xj，j＝1～M2； 步骤7.3，根据经验对所有渣图像进行铁水包内剩余渣量百分比判断，将判断得出的剩余渣量百分比作为所述图像的标签渣量百分比； 步骤7.4，对于每一幅渣图像，对渣图像进行网格划分，将渣图像划分为N个网格，对每一个网格，计算网格内所有像素的平均灰度值，并将所述平均灰度值作为网格的渣灰度； 步骤7.5，对于每一幅渣图像，根据预设的渣灰度等级划分，判断渣图像中每一个网格的渣灰度所处的渣灰度等级，然后使每个网格对应一个与所处渣灰度等级对应的渣厚百分比未知数Xj； 步骤7.6，对于每一幅渣图像，构建渣量方程式，所述渣量方程式为式中，α为转换系数，α的取值范围为0～100；N为渣图像中的网格数量；Ai为渣图像中第i个网格的面积，i＝1～N；Xj为与第i个网格对应的渣厚百分比未知数；Btag为渣图像的标签渣量百分比； 步骤7.7，以图像所属的剩余渣量百分比等级为分组单位，对所有渣图像的渣量方程式进行分组，从而得出各个剩余渣量百分比等级下的渣量方程组； 步骤7.8，对于每个剩余渣量百分比等级，对剩余渣量百分比等级下的渣量方程组进行解方程，得出所有渣厚百分比未知数Xj的解值； 步骤7.9，对于每个剩余渣量百分比等级，在所述剩余渣量百分比等级下，将每个未知数Xj的解值与该Xj所对应的渣灰度等级中的数值组合成渣厚灰度数据组合，然后根据所有的渣厚灰度数据组合拟合出所述剩余渣量百分比等级下的渣厚渣灰度关系模型。

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