【摘 要】
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随着深度学习的崛起,包括目标检测在内的计算机视觉相关研究和工作取得了丰硕的成果,在实际生产生活中普遍应用且表现卓著。在钢条生产作业中,钢材需要经过多个工序才能变成可塑的钢坯继而变成最终可用的钢条。而对于各个工序之间钢材的传动转向,尤其是九十度的转向,以及对于生产过程中的意外事件的预防来说,在以前都是由人工的方式完成,这极大降低了生产的效率并且投入了额外的人力成本。目前对于钢条检测的研究较少而且没有
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随着深度学习的崛起,包括目标检测在内的计算机视觉相关研究和工作取得了丰硕的成果,在实际生产生活中普遍应用且表现卓著。在钢条生产作业中,钢材需要经过多个工序才能变成可塑的钢坯继而变成最终可用的钢条。而对于各个工序之间钢材的传动转向,尤其是九十度的转向,以及对于生产过程中的意外事件的预防来说,在以前都是由人工的方式完成,这极大降低了生产的效率并且投入了额外的人力成本。目前对于钢条检测的研究较少而且没有很好地解决检测过程中的两个难点,一是需要保证检测的实时性以满足生产流程的持续推进,二是在满足实时性的基础上要保证对于钢条等细长物体的检测仍然能达到高的准确度和好的检测效果,因此很有必要提出新的针对钢条的实时检测算法。针对上述钢条生产过程中的问题,本文通过对钢条等细长物体检测技术和高效率检测器及其模型架构进行研究,基于Anchor-Free算法提出了钢条实时检测模型,并且对所提出的钢条实时检测模型进行了应用,设计并实现了旋转盘钢条实时检测及故障告警系统。本文的主要工作总结如下:（1）通过对钢条等细长物体检测技术和高效率检测器及其模型架构进行研究,提出基于Anchor-Free的钢条实时检测算法,它在效率和准确度上都表现优异,可以克服钢条实时检测过程中面临的两个难点,更好地完成钢条实时检测的工作。（2）通过实验验证了所提出算法的有效性。在我们的数据集上,我们与Center Net和Cornor Net-Squeeze等算法进行了对比实验,其中Center Net和Cornor Net-Squeeze都比流行的实时检测器YOLOV3效率更高。我们的算法平均推理时间为0.044秒,媲美Cornor Net-Squeeze的0.042秒,超过Center Net的0.098秒;准确度为95.2%AP,高于Center Net的94.9%AP和Cornor Net-Squeeze的93.1%AP。（3）针对细长目标的特点,在Extreme Net的八角形标注框的基础上进行研究改进,使得算法可以生成对细长目标更加高效和更加友好的边界框,并对比展示了改进的有效性。（4）设计并实现了包含钢条实时检测功能的旋转盘钢条实时检测及故障告警系统。该系统应用了所提出的钢条实时检测算法,可以对旋转盘上钢条的监控视频进行实时检测,从而控制旋转盘的旋转实现工序之间钢条的传动转向,并辅以告警模块针对钢条断裂和脱落等异常事件对维护人员发出故障告警。
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