本发明涉及冶金，具体为一种链篦机篦板检测系统。
背景技术：
1、链篦机篦板是组成篦床的关键部件，链篦机是一种在高温环境下工作的冶金设备，主要用于氧化球团生产线中。它通过环型篦床承载料球向前运行，利用热风对生球进行干燥、预热、氧化固结的过程。
2、在篦板的生产过程中，铸造质量的缺陷和工艺控制的疏漏均可能引发表面裂纹。具体来说，铸造过程中的内部问题，诸如缩松、气孔，以及由于温度梯度和冷却速度控制不当造成的应力集中和组织结构不均，都会削弱篦板的整体机械性能，为裂纹的形成埋下隐患。此外，工艺控制环节同样关键，特别是焊接和热处理工艺。焊接过程中，若操作不当，如焊接速度、温度控制失误或焊接顺序不合理，都可能导致焊接接头存在质量问题，如残余应力、未熔合等，从而增大裂纹产生的风险。热处理过程中，加热速度、保温时间和冷却速度等参数的精准控制亦至关重要，一旦控制不当，便可能引起材料内部应力过大和组织转变不完全，进而损害材料的韧性和强度，加剧裂纹的形成。
3、裂纹的存在不仅会降低篦板的质量，还会影响其正常运作和使用寿命，最终可能导致链篦机的生产效率降低，维护成本上升，甚至可能引发安全事故。因此，为确保篦板生产的优质与高效，我们需要引入先进的检测工具，实时检测生产过程中的裂纹问题，以便及时调整和改进生产工艺，从根本上防止裂纹的产生，确保篦板的稳定性能和安全使用。为此，我们提出一种链篦机篦板检测系统。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种链篦机篦板检测系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种链篦机篦板检测系统，包括图像处理层、裂纹识别层和数据记录层；
3、所述图像处理层包括获取图像获取模块、图像预处理模块、图像降噪模块和图像增强模块；所述图像获取模块用于采集铸造完成的篦板的图像，所述图像预处理模块用于对图像获取模块采集的篦板图像进行裁剪、几何校正和灰度化处理，所述图像降噪模块用于消除预处理后的篦板图像中的孤立噪点，所述图像增强模块用于对降噪后的篦板图像中的裂纹轮廓进行增强显示，以便于后续的裂纹识别；
4、所述裂纹识别层包括裂纹识别模型，所述裂纹识别模型以篦板图像为依据，用于检测铸造完成的篦板是否出现裂纹，所述裂纹识别模型以图像处理层处理后的篦板图像作为输入，以篦板图像是否包含裂纹特征作为输出；
5、所述数据记录层用于对裂纹识别层处理结果的记录和展示，所述数据记录层包括记录模块和展示模块。
6、优选的，所述图像预处理模块根据篦板的尺寸对采集的篦板图像进行裁剪，使篦板图像的边缘与图像中篦板的外轮廓贴合。
7、优选的，所述图像预处理模块采用透视变换模型对篦板图像进行几何校正，具体步骤包括：
8、1）在原始图像与校正图像的四角分别确定四个控制点;
9、2）利用控制点坐标，通过线性代数求解透视变换矩阵;
10、3）将透视矩阵应用于原始图像，并用插值处理非整数像素，实现图像的透视变换。
11、优选的，所述图像预处理模块对篦板图像灰度化处理的步骤包括：s1、选择色值转换方法；s2、读取篦板图像数据；s3、应用色值转换方法；s4、生成篦板灰度图像。
12、优选的，所述图像降噪模块使用高斯滤波法消除图像中的噪声，通过将图像中每个像素的值替换为其邻域内像素值的加权平均数来消除噪声：
13、；
14、式中，g(x,y)是在图像二维坐标(x,y)处的高斯函数值，x和y是二维空间中的坐标，σ是高斯分布的标准差，e是自然对数的底数，π是圆周率；
15、通过g(x,y)的计算规则对篦板图像的每个像素点计算周围像素的加权平均灰度值，以该值来代替当前像素点的灰度值。
16、优选的，所述图像增强模块对篦板图像中的裂纹轮廓进行增强显示的实现步骤包括：
17、步骤ⅰ、使用sobel检测算子对图像进行卷积操作，计算每个像素点的梯度强度和方向；
18、步骤ⅱ、遍历图像中的每个像素点，比较其梯度强度与其梯度方向上邻近像素点的梯度强度，如果当前像素点不是局部最大值，则将其梯度强度设置为零，从而消除非裂纹的像素点，减少裂纹的伪影；
19、步骤ⅲ、设置两个阈值：高阈值和低阈值，将梯度强度高于高阈值的像素点视为强裂纹点，低于低阈值的像素点视为非裂纹点，对于梯度强度在两个阈值之间的像素点，如果它们与强裂纹点相连，则将其视为弱裂纹点并保留；否则，将其视为非裂纹点并去除。
20、优选的，采用卷积神经网络构建和训练裂纹识别模型，使裂纹识别模型能够自动学习和识别裂纹特征，构建和训练裂纹识别模型的步骤包括：
21、1）收集大量包含裂纹和无裂纹的篦板图像数据，并将每张图像经过图像预处理模块处理，获得训练数据集；
22、2）对训练数据集中每条数据进行标注，为模型训练提供监督信号，使用矩形框和多边形框精确标注裂纹区域，对出现裂纹的图像打上“crack”标签；
23、3）将标注好的数据集分为训练集和验证集；
24、4）构建包含多个卷积层、池化层和全连接层的卷积神经网络模型，卷积层负责提取图像中的特征，池化层用于降低特征的维度和复杂性，全连接层将学习到的特征映射到最终的分类结果上；
25、5）使用训练数据集对卷积神经网络模型进行训练，通过反向传播算法调整模型的权重和参数，以最小化预测结果与真实标注之间的差异；
26、6）使用验证集对训练好的模型进行评估，计算其准确率和召回率指标，在模型的性能满足要求时训练结束。
27、优选的，所述数据记录层的记录模块用于接收裂纹识别模型输出的篦板检测数据，存储每个批次篦板的检测结果。
28、优选的，所述数据记录层的展示模块根据记录模块存储的数据进行数据统计，评估每个批次篦板生产的总体质量，并将评估结果通过显示装置进行展示。
29、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
30、本发明通过裂纹识别模型在篦板生产中对篦板进行实时检测，记录和分析每个批次篦板的检测结果，生产企业可以对生产过程中的质量问题进行监控和控制，如果发现某一批次篦板的质量问题较为严重，可以及时采取措施进行生产工艺的调整和改进，从而提高产品质量。链篦机采用高质量的篦板，可以显著降低设备在运行过程中因篦板断裂而引发的安全风险，降低维护成本，保障操作人员的生命安全和设备的稳定运行。
1.一种链篦机篦板检测系统，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种链篦机篦板检测系统，其特征在于：所述图像预处理模块根据篦板的尺寸对采集的篦板图像进行裁剪，使篦板图像的边缘与图像中篦板的外轮廓贴合。
3.根据权利要求2所述的一种链篦机篦板检测系统，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种链篦机篦板检测系统，其特征在于，所述图像预处理模块对篦板图像灰度化处理的步骤包括：s1、选择色值转换方法；s2、读取篦板图像数据；s3、应用色值转换方法；s4、生成篦板灰度图像。
5.根据权利要求4所述的一种链篦机篦板检测系统，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的一种链篦机篦板检测系统，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的一种链篦机篦板检测系统，其特征在于：
8.根据权利要求7所述的一种链篦机篦板检测系统，其特征在于：所述数据记录层的记录模块用于接收裂纹识别模型输出的篦板检测数据，存储每个批次篦板的检测结果。
9.根据权利要求8所述的一种链篦机篦板检测系统，其特征在于：所述数据记录层的展示模块根据记录模块存储的数据进行数据统计，评估每个批次篦板生产的总体质量，并将评估结果通过显示装置进行展示。
