[發(fā)明專利]一種基于機(jī)器視覺(jué)的冷軋帶卷軸孔中心位置的檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011479806.5
• 申請(qǐng)日: 2020-12-15
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112634344B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-08-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐開(kāi)亮
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/60
• 分類號(hào): G06T7/60;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/13;G06T7/181
• 代理公司: 北京國(guó)昊天誠(chéng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11315
• 代理人: 楊洲

一種基于機(jī)器視覺(jué)的冷軋帶卷軸孔中心位置的檢測(cè)方法，包括以下步驟：步驟一，以前一幀灰度圖像中帶卷中心坐標(biāo)為中心，在一定范圍內(nèi)，隨機(jī)截取一定窗口大小的多張子圖；步驟二，將子圖送入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算出每張子圖中帶卷中心坐標(biāo)。對(duì)計(jì)算結(jié)果求平均，得到帶卷中心坐標(biāo)；步驟三，基于模板匹配方法，計(jì)算出當(dāng)前幀灰度圖像中的帶卷相對(duì)前一幀灰度圖像中的帶卷的偏移量；步驟四，基于卡爾曼濾波方法，將步驟一、步驟二、步驟三所獲得的帶卷中心坐標(biāo)和偏移量相綜合，得到當(dāng)前幀圖像中帶卷中心坐標(biāo)的最優(yōu)估計(jì)；步驟五，重復(fù)以上步驟，實(shí)現(xiàn)對(duì)帶卷中心坐標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤；具有極高的魯棒性，能夠在不同環(huán)境下，對(duì)各類帶卷加以高精度跟蹤定位。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于機(jī)器視覺(jué)和自動(dòng)控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于機(jī)器視覺(jué)的冷軋帶卷軸孔中心位置的檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

薄板冷軋加工生產(chǎn)時(shí)，待軋制鋼卷需要由上卷機(jī)構(gòu)送入軋機(jī)軋制。上卷過(guò)程如圖1(a)～(d)所示，原料帶卷(1)被液壓上卷機(jī)構(gòu)從堆料區(qū)域移動(dòng)至開(kāi)卷機(jī)，將帶卷中心(2)對(duì)準(zhǔn)開(kāi)卷機(jī)軸(3)，之后推入開(kāi)卷機(jī)開(kāi)卷。該過(guò)程高度重復(fù)，如果能夠?qū)⑷斯げ僮鞲臑樽詣?dòng)上卷，則可以節(jié)約人力成本。

自動(dòng)上卷需要準(zhǔn)確檢測(cè)帶卷中心位置，使其能夠?qū)?zhǔn)開(kāi)卷機(jī)軸。一些早期方案嘗試使用限位開(kāi)關(guān)、激光測(cè)距等傳感器進(jìn)行定位，由于冷軋機(jī)工作環(huán)境惡劣，油污、蒸汽、震動(dòng)等導(dǎo)致傳感器難以長(zhǎng)期可靠使用，因此目前為主，上卷操作仍需人工控制。參見(jiàn)圖1(a)～(d)。

采用機(jī)器視覺(jué)方式進(jìn)行帶卷定位跟蹤具有諸多優(yōu)點(diǎn)。由于攝像頭安裝位置較高，遠(yuǎn)離軋機(jī)生產(chǎn)環(huán)境，不受現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境影響，長(zhǎng)期工作可靠性能夠得到保障。攝像頭安裝位置較為靈活，無(wú)需改變已有機(jī)械電氣硬件結(jié)構(gòu)。攝像頭除上卷時(shí)跟蹤帶卷外，也可執(zhí)行安全監(jiān)視、生產(chǎn)記錄等任務(wù)，功能靈活度高。圖1所示照片即為帶卷跟蹤定位攝像頭拍攝。

但是，采用機(jī)器視覺(jué)跟蹤定位帶卷也存在諸多困難。傳統(tǒng)定位方式多采用邊緣提取方式，通過(guò)經(jīng)典算法(如Sobel,Canny等)找出帶卷邊緣，基于橢圓擬合計(jì)算中心點(diǎn)坐標(biāo)。由于帶卷存在邊緣不整齊，帶材表面存在帶頭、污漬、標(biāo)簽等，生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)存在光照陰影等，經(jīng)典邊緣提取算法極易受到干擾，導(dǎo)致定位不準(zhǔn)。圖2(a)～(c)顯示了三張帶卷實(shí)拍照片，圖2(d)～(f)顯示了這三張照片通過(guò)Canny算法提取的邊緣圖像。可以看到，標(biāo)簽、帶頭以及光斑對(duì)于邊緣提取具有顯著影響，很難將其濾除，從而影響中心點(diǎn)定位精度和可靠性。因此，基于機(jī)器視覺(jué)的帶卷定位方式目前仍未見(jiàn)實(shí)際應(yīng)用。

發(fā)明內(nèi)容

為克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種基于機(jī)器視覺(jué)的冷軋帶卷軸孔中心位置的檢測(cè)方法，通過(guò)深度學(xué)習(xí)和卡爾曼濾波相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)高精度、高魯棒性的冷軋帶卷定位跟蹤，為冷軋機(jī)自動(dòng)上卷以及其他自動(dòng)控制任務(wù)提供必要的定位跟蹤服務(wù)。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：

本發(fā)明的有益效果是：

本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種基于深度學(xué)習(xí)和卡爾曼濾波的單鏡頭機(jī)器視覺(jué)帶卷定位跟蹤算法。該算法采用深度學(xué)習(xí)算法，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)照片對(duì)智能體加以訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)端對(duì)端、高效且高魯棒性的帶卷定位跟蹤。通過(guò)卡爾曼濾波，進(jìn)一步增強(qiáng)定位精度，避免粗大誤差。試驗(yàn)測(cè)試表明，該算法具有極高的魯棒性，能夠在不同環(huán)境下，對(duì)各類帶卷加以高精度跟蹤定位。

附圖說(shuō)明

圖1(a)為冷軋帶卷上卷照片，圖中帶卷位于上卷等待區(qū)。

圖1(b)為冷軋帶卷上卷照片，圖中帶卷正在向開(kāi)卷機(jī)移動(dòng)。

圖1(c)為冷軋帶卷上卷照片，圖中帶卷已對(duì)準(zhǔn)開(kāi)卷機(jī)。

圖1(d)為冷軋帶卷上卷照片，圖中帶卷已被推入開(kāi)卷機(jī)。

圖2(a)為標(biāo)簽、帶頭和光斑等對(duì)邊緣提取的影響實(shí)例圖，圖中帶卷邊緣含有標(biāo)簽。

圖2(b)為標(biāo)簽、帶頭和光斑等對(duì)邊緣提取的影響實(shí)例圖，圖中帶卷邊緣含有帶頭。