基于语义分割的炼铁球团粒径在线检测算法研究

铁矿成团过程中，对球团粒径有严格要求。为了能实时检测球团粒径，本文通过对造球机的动态区域图像进行分析，提出了前景提取加粘连分割的球团分割算法。该算法针对图像球团背景矿粉干扰问题，在Unet基础上融入可分离卷积结构，设计了轻量化的DSC-Unet前景分割网络，保证了前景分割的鲁棒性；同时针对球团相互重叠问题，使用了一种基于距离变换的分水岭分割方法，实现了前景粘连的分割，进而通过圆形拟合，获得球团直径。试验结果表明，所涉算法分割准确率达到97%,优于现有其他算法，达到了检测要求。