[發明專利]一種基于機器視覺的熱軋板坯頭部翹曲特征檢測方法

在審

• 申請號: 202011284815.9
• 申請日: 2020-11-17
• 公開（公告）號: CN112200823A
• 公開（公告）日: 2021-01-08
• 發明（設計）人: 吳志強;趙忠;王君;何純玉;矯志杰
• 申請（專利權）人: 東北大學
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T7/11
• 代理公司: 沈陽東大知識產權代理有限公司 21109
• 代理人: 吳瓊

1.一種基于機器視覺的熱軋板坯頭部翹曲特征檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、在軋機推床外側，設置1臺熱金屬檢測器和1臺工業相機；熱金屬檢測器與工業相機安放在同一側，熱金屬檢測器用于檢測熱軋板坯頭部是否到達合適拍攝位置；

步驟2、以工業相機視野的輥道端部為基準，沿輥道軸向，進行像素標準長度標定；

步驟3、以板坯當前道次軋制方向為基準，當熱金屬檢測器檢測到熱軋板坯頭部時，截取工業相機當前時刻圖像；

步驟4、對截取的熱軋板坯圖像進行預處理；

步驟5、采用圖像上邊緣探測方法，通過獲取板坯圖像曲線上邊緣的輪廓的關鍵點，計算板坯翹曲特征參數。

2.根據權利要求1所述的基于機器視覺的熱軋板坯頭部翹曲特征檢測方法，其特征在于，所述步驟1中所述的合適拍攝位置，該位置在熱軋板坯頭部到達工業相機成像范圍的2/3處。

3.根據權利要求1所述的基于機器視覺的熱軋板坯頭部翹曲特征檢測方法，其特征在于，所述步驟4對截取的熱軋板坯圖像進行預處理，具體步驟如下：

步驟4-1、圖像切割：根據板坯成像的大概區域，對截取的當前時刻圖像進行切割，截取有效圖像，減少干擾和計算量；

步驟4-2、圖像二值化處理：首先計算截取的有效圖像的灰度梯度分布直方圖，確定圖像灰度閾值，再根據該灰度閾值對圖像進行二值化處理；

步驟4-3、異常圖像濾除：二值圖像中白色部分以數值“1”表示，黑色部分以數值“0”表示，白色部分即代表高溫物體；具體步驟如下：

步驟4-3-1、首先對二值化處理后的圖像，通過圖像膨脹、腐蝕處理，細化板坯邊緣圖像；

步驟4-3-2、然后通過計算圖像中各像素值為1部分圖形的面積，僅保留面積最大的1值圖形，其余圖形的像素值均改設為0，過濾圖像中不合理圖形，最終獲取待計算板坯圖像。

4.根據權利要求1所述的基于機器視覺的熱軋板坯頭部翹曲特征檢測方法，其特征在于，所述步驟5采用圖像上邊緣探測方法，通過獲取板坯圖像曲線上邊緣的輪廓的關鍵點，計算板坯翹曲特征參數，具體算法實現如下：

步驟5-1、獲取目標圖像的像素尺寸(a,b)，其中a為像素寬度，b為像素高度，定義圖片左上角起始點坐標為(1,1)；

步驟5-2、尋找基點坐標；具體步驟為：

步驟5-2-1、設x_a為像素橫坐標，y_b為像素縱坐標；

步驟5-2-2、基點尋找采用遍歷方法，以行為優先，逐列查詢像素值為1的點，所查詢到的第一個點即為基點；即從第1行、第1列起，此時x_a＝1，y_b＝1，從第1列到第b+1列對二值圖像元素值進行逐一掃描，判斷(x_a,y_b)處的像素值是否為1；

步驟5-2-3、如果(x_a,y_b)處的像素值為1，則標記當前坐標值為(x_a0,y_b0)，并將該坐標作為圖像基點坐標；如第1行遍歷后，未發現像素值為1的點，則令x_a＝x_a+1，y_b＝1，在第x_a+1行重新遍歷各列；直至尋找到第一個像素值為1的點；

步驟5-3、板坯翹曲方向判斷；具體步驟為：

步驟5-3-1、設要尋找的圖像邊緣點的個數為n，以步驟5-2確定的基點(x_a0,y_b0)為起始點；

步驟5-3-2、從起始點所在列到第1列的范圍內尋找并記錄圖像連續n個邊緣點坐標；邊緣點坐標判斷方法采用遍歷方法，以行為優先，由起始點當前列開始向列數減小的方向遍歷，查找第1個坐標像素值為0的點；

步驟5-3-3、遍歷搜尋到第1個像素值為0的點時，此0像素點的前一點即為圖像邊緣點，則記錄該點，計算基點與該點的斜率絕對值；同時以該點為新的起始點，從下一行起，根據步驟5-3-2的方法重新開始遍歷尋找邊緣點，直到尋找n個邊緣點為止，并計算得到相應的n個斜率絕對值；

步驟5-3-4、計算n個斜率絕對值的平均值，標記為k；根據板坯頭部成像的特點，判定斜率為k_s，設k_s＝tg10°＝0.18，k0：

當k∈(0,k_s)，為下扣狀態，跳轉到步驟5-5；

當為上翹狀態，跳轉到步驟5-4；

步驟5-4、板坯上翹狀態數據處理，判斷低點和拐點，計算上翹高度和上翹角度；

步驟5-4-1、以步驟5-2確定的基點(x_a0,y_b0)為起始點，在第b0+1列至第b列范圍內向列數增大的方向遍歷圖像邊緣點，遍歷方法與步驟5-2基點尋找方法相似，以列為優先，從第a0行開始向行數增加的方向遍歷，當尋到像素值為1的點停止，并記錄該點坐標；然后開始下一列遍歷，直到某一列像素值全是0或遍歷到第b列為止；

步驟5-4-2、計算起始點與遍歷到的邊緣點行差值的最大值d，此值即為翹曲高度像素；根據像素單位標定取單位像素長度q，則板坯上翹高度h＝q×d；

步驟5-4-3、設偏移值p，由第b0+1列逐列順序尋找距起始點a0行，行距為d-p的第一個邊緣點，標記該點坐標為(a_p,b_p)，同時設該點為板坯上翹拐點；計算(x_a0,y_b0)與(a_p,b_p)兩點連線與水平線的夾角α，所述夾角α為銳角，該角即為板坯頭部上翹角度；計算兩點的距離l，根據像素單位標定取單位像素長度q，則板坯上翹的近似長度l_p＝q×l；

步驟5-5、板坯下扣狀態數據處理，判斷板頭位置，計算下扣角度和下扣高度；

步驟5-5-1、以步驟5-2確定的基點(x_a0,y_b0)為查找起始點(x0,y0)，在第1列至第b0列范圍的圖像邊緣點內進行查找；

步驟5-5-2、查找方法與步驟5-3翹曲方向判斷方法相似，以行為優先，由起始點當前列開始向列數減小的方向遍歷，查找連續m個邊緣點，并計算斜率絕對值的平均值k；

步驟5-5-3、判定斜率為k_s，設k_s＝tg10°＝0.18，k0：

當k∈(0,k_s)，為下扣邊緣，跳轉到步驟5-5-4；

當為下扣頭部邊緣，跳轉到步驟5-5-5；

步驟5-5-4、取第y0-1列的邊緣點作為新的起始點(x0,y0)，則跳轉到步驟5-5-2；

步驟5-5-5、取當前起始點為板坯頭部端點(x_h,y_h)，取基點(x_a0,y_b0)為下扣拐點；計算(x_a0,y_b0)與(x_h,y_h)兩點連線與水平線的夾角α，所述夾角α為銳角，該角即為板坯頭部下扣角度；計算兩點的距離l，根據像素單位標定取單位像素長度q，則板坯下扣的近似長度l_p＝q×l；計算兩點行差d，此值即為下扣隆起高度像素；根據像素單位標定取單位像素長度q，則板坯下扣隆起高度h＝q×d。