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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于机器视觉的烧结点火强度不足判断方法及装置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：CN115601701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202211303311.6，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于机器视觉的烧结点火强度不足判断方法及装置是由唐晓宇;刘文思;祝若松;杨春节;王文海设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的烧结点火强度不足判断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的烧结点火强度不足判断方法及装置，该方法包括：训练语义分割模型，分割获得烧结台车料面区域；进行透视变换，得到俯视视角的料面图像；获得黄泥巴区域模板，计算直方图；遍历画面，与模板做直方图相关性比较，结合黄泥巴形态判断条件判断是否存在黄泥巴，从而判断是否存在烧结点火强度不足的情况。黄泥巴是钢铁工业烧结过程中的一种常见缺陷，它反映了点火器的点火温度偏低导致的对应表层烧结饼强度不足的情况。对黄泥巴的有效检测可以作为是否存在烧结点火强度不足情况的判断标准。目前烧结料面黄泥巴智能化检测的研究尚属空白，本发明通过对黄泥巴进行检测，对烧结点火强度不足的判断具有较好的效果和实用价值。

本发明授权基于机器视觉的烧结点火强度不足判断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的烧结点火强度不足判断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，训练语义分割模型，输入烧结厂监控画面，输出画面中需监测的烧结台车料面区域；具体包括以下子步骤：S1.1，获取烧结厂监控画面，从监控视频中保存若干历史图片，使用标注工具标注图片中的烧结台车料面区域作为训练集；S1.2，基于DeepLabv3+语义分割模型，将监控画面图片作为输入，已标注烧结台车料面区域的图片作为模型输出的真实值，训练DeepLabv3+语义分割模型的权重参数；S1.3，将损失值最小的权重方案作为模型权重参数导入DeepLabv3+语义分割模型，获得训练好的语义分割模型，输入烧结厂监控画面，输出烧结台车料面区域估算结果；S2，提取烧结台车料面区域的四角，进行透视变换，获得俯视视角的烧结台车料面图像；S3，取一块已知为黄泥巴区域的图像作为模板，计算模板的HSV直方图并标准化；S4，按照特定步长，遍历模板与俯视视角的烧结台车料面图像的每一个对应区域，进行直方图相关性比较，根据相关性计算结果，结合黄泥巴的形态判断条件，判断是否存在黄泥巴，从而判断是否存在烧结点火强度不足的情况；具体包括以下子步骤：S4.1，在俯视视角的烧结台车料面图像上建立一个与模板区域大小相同的滑窗，通过一定的步长遍历整个料面区域；S4.2，在滑动过程中，计算滑窗所覆盖的小块料面区域的HSV直方图并标准化，计算其与模板标准化后的HSV直方图的相关系数，相关系数计算公式如下： 其中，k＝1,2是直方图的标号，HkI表示标准化后的HSV直方图Hk的像素点I处的像素值，N是对应图像像素点总数，I＝1,2,…,N；若相关系数dH1,H2大于预先设定的相关系数阈值γ，则初步记录并将该区域在图像中标记，否则无操作；S4.3，定义黄泥巴的形态判断条件，若在竖直方向上相关系数大于相关系数阈值的滑窗连续存在且数量大于设定值，即竖直方向上连续被标记的区域数量n大于预先设定的滑窗数量阈值μ，则判断此处存在黄泥巴且有烧结点火强度不足的情况，否则判断为此处不存在黄泥巴且无烧结点火强度不足的情况。

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