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申请/专利权人：南京天创电子技术有限公司

摘要：本发明公开了基于轻量化局部特征匹配的焦炉工序状态实时检测方法，属于焦炉工序检测技术领域，具体包括：构建巡检地图，基于构建的巡检地图，控制巡检机器人运动到每个砣杆状态巡检点，使得焦炉设备出现在巡检机器人的可见光相机中心；配置算法识别规则，根据砣杆拍照状态标注废气砣杆提起与落下两种状态的正常限位；巡检机器人按照预定的路径和巡检点执行巡检任务，到达指定点位拍照并请求算法进行识别；使用STDC‑seg语义分割模型，提取分割区域特征向量，判断砣杆是处于提起还是下落的状态，并根据规则判定状态是否异常；巡检结果输出与预警。本发明更好地适应不同的目标外观和变化，并且对光照变化、背景干扰等因素具有一定的鲁棒。

主权项：1.基于轻量化局部特征匹配的焦炉工序状态实时检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、构建巡检地图：根据轨道式机器人需要巡检的焦炉场景区域，规划机器人的路径和巡检点；步骤2、配置巡检点：基于构建的巡检地图，控制巡检机器人到达每个焦炉废气盘砣杆的巡检点，调节巡检机器人升降臂与可见光相机参数，使得焦炉废气盘的砣杆出现在可见光相机中心，通过可见光相机采集目标模板图并记录巡检点位信息；步骤3、算法识别标定：配置识别规则，在采集的目标模板图上标定巡检对象识别框，得到预标定的配点图，标注砣杆提起与落下两种状态的正常限位值范围；步骤4、执行巡检任务：根据巡检点规划巡检路径，控制巡检机器人按照规划路径执行巡检任务，到达巡检点进行拍照，得到巡检图；采用全局模板匹配方法对巡检图进行识别，通过计算配点图与巡检图全部匹配点的平均偏移，纠正巡检图与实际情况之间的偏差；使用STDC-seg语义分割模型对砣杆的关键部件进行分割，以获取砣杆的形状和结构信息，提取分割区域特征向量，判断砣杆处于提起还是下落状态，根据识别规则判定砣杆状态是否异常；所述纠正巡检图与实际情况之间的偏差包括：使用SuperPoint特征提取算法对配点图、巡检图进行特征提取，得到特征点和描述子，具体过程如下：输入图像首先通过若干个卷积层提取图像的低级特征，包括纹理和边缘信息；所述卷积层输出至Hourglass网络，所述Hourglass网络通过顶部的关键点检测分支生出关键点的概率图，以表示关键点的方向信息，所述Hourglass网络通过底部的光流估计分支生成关键点的光流向量，表示每个关键点的局部运动，最后通过非极大值抑制来筛选关键点位置，包括："keypoints"：关键点的坐标；"keypoint_scores"：关键点的分数；"descriptors"：关键点的描述符；使用基于LightGlue的全局模板匹配算法进行特征匹配，将巡检图中的特征点与配点图中的特征点进行匹配，确定匹配的特征点对，计算全部匹配点对的平均偏移量作为巡检对象的偏移量；根据配点图标定的巡检对象识别框，确定巡检图的最优匹配区域，使用平均偏移量对巡检图中的对象进行调整，确保巡检图中的对象与配点图中的标定位置一致；步骤5、巡检结果输出与预警：生成巡检报表，当巡检结果异常时，巡检机器人发出告警提醒运维人员。

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