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申请/专利权人：天津泰正机械有限公司

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及热成型构件位姿监测预警方法，本发明通过动态调节光源参数，针对热成型构件的热辐射特性进行优化，显著改善了成像质量，确保了在构件在极端热工况下也能获得清晰、准确的图像数据，解决了传统监控方法因热辐射干扰导致的图像识别不准确的问题；本发明集成了RGB、近红外及远红外等多种图像数据采集，提供了丰富的视觉信息，结合后期处理技术，增强了对构件特征的识别能力，提高了位姿检测的精确度和鲁棒性。

主权项：1.热成型构件位姿监测预警方法，用于热成型监测系统中对构件位姿进行监测，热成型监测系统包括可编程光源矩阵、多模态图像采集单元与自动化监测控制单元，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：使用可编程光源矩阵根据热成型构件的热辐射特性动态调节光源参数，优化成像环境；步骤S1-1:通过集成的热成像传感器或热辐射监测装置实时监测热成型过程中构件表面的热辐射强度及分布特性数据；步骤S1-2：根据监测到的热辐射数据，通过可编程光源矩阵中的CPU计算出光源调节策略，光源调节策略包括调整光源的亮度、色温、发光波段及照射方向；步骤S1-2-1：通过图像质量优化系统对从热成像传感器或热辐射监测装置收集的热辐射数据进行初步处理，包括滤波去除噪声、校正误差、标准化，确保数据的准确性和可用性；步骤S1-2-2：从预处理后的数据中提取热辐射强度的最大值、平均值、分布模式、变化速率以及构件表面的温度梯度；步骤S1-2-3：基于历史数据和物理模型，在图像质量优化系统中建立光源调节与成像质量之间的数学关系；步骤S1-2-4：采用粒子群优化算法，通过粒子群初始化随机生成一组初始光源参数配置，每个粒子代表一个光源调节策略，并为每个粒子分配初始速度和位置；步骤S1-2-5：根据物理模型和历史数据，通过可编程光源矩阵中的CPU计算每个粒子对应的图像质量指标；步骤S1-2-6：若当前粒子位置产生图像质量指标优于该粒子在前记录的图像质量指标，则更新pBest，若当前粒子位置产生图像质量指标优于粒子群中所有粒子在前记录的图像质量指标，则更新gBest；其中，pBest代表每个粒子在搜索过程中经历过的最优解，gBest代表整个粒子群中截至目前找到的最优解；步骤S1-2-7：重复步骤S1-2-5至步骤S1-2-6，直到达到预定的迭代次数，最终解迭代结束后，粒子群中的gBest位置即代表光源调节策略；步骤S1-2-8：可编程光源矩阵中的CPU根据计算出的策略指令，控制光源矩阵中各个光源单元的电流、电压与脉冲宽度，实现亮度、色温和方向的调节步骤S2：通过多模态图像采集单元收集构件的图像数据，并将图像数据整合到自动化监测控制单元中的CPU内；步骤S3：通过自动化监测控制单元中的CPU对采集的图像进行后期处理，滤除构件散发出的干扰光，增强构件图像的清晰度和对比度；步骤S3-1：通过自动化监测控制单元中的CPU从多模态图像采集单元接收原始图像数据，对图像进行频域滤波处理，去除由热辐射引起的图像噪声；步骤S3-2：采用背景差分算法从连续图像序列中提取出构件相对于背景的变化；步骤S3-2-1：从连续图像序列的起始处选择一帧图像或多帧图像作为背景参考；步骤S3-2-2：通过对所选参考帧进行平均处理来创建综合背景图像；步骤S3-2-3：将构件当前图像与综合背景图像进行逐像素的差值运算，得到差异图；步骤S3-2-4：采用中值滤波法对差异图进行去噪处理；步骤S3-2-5：设定阈值来处理和区分差异图的变化区域与噪声，低于阈值的差异值被设为零，高于阈值的像素则表示动态元素；步骤S3-2-6：对经过阈值处理后的差异图进行连通性分析，将相邻的动态元素聚合为一个区域，从而界定出构件的运动区域；步骤S3-3：通过直方图均衡化、自适应对比度调整图像的灰度分布，增强图像的对比度，使构件的特征明显；步骤S3-4：采用锐化滤波器增强图像边缘，提高细节的可见性；步骤S3-5：将处理后的图像数据整合到实时显示界面，为后续的构件位姿分析提供准备；步骤S4：应用多尺度深度视觉网络处理图像，提取构件当前的位姿特征；步骤S5：预设构件位姿偏差阈值，将构件当前的位姿特征与预设的标准构件位姿进行匹配，若位姿偏差超出预设阈值，则通过自动化监测控制单元发出声光通知警报。

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