CN102506717A - 热轧板带三线结构光机器视觉测宽方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种热轧板带三线结构光机器视觉测宽方法，包括以下步骤：1)在板材两侧各放置一个光源和一个相机；2)在两个相机中间取四个互相平行的平面α₁ ^L、α₂ ^L、α₁ ^R和α₂ ^R，作为标定面；3)计算每个标定平面上所成图像中的中间直线与图像左边界间的垂线段上的像素个数m，包含端点，并计算图像的横向分辨率p，四个标定面α₁ ^L、α₂ ^L、α₁ ^R和α₂ ^R所求的上述值分别记为

和p₁ ^L，p₂ ^L，p₁ ^R，p₂ ^R；4)测量标定面之间的距离：α₁ ^L和α₂ ^L的距离为c^L，α₁ ^R和α₂ ^R的距离为c^R，α₁ ^L和α₁ ^R的距离为L；5)计算板材的左侧面和右侧面距离相应的标定面α₁ ^L和α₁ ^R的距离s^L、s^R；6)通过两标定面α₁ ^L、α₁ ^R间的距离L减去板材两侧面到这两个标定面的距离和，得出板材的宽度。与现有技术相比，本发明具有简单稳定可靠、成本低、适用范围广等优点。

Description

热轧板带三线结构光机器视觉测宽方法

技术领域

本发明涉及一种热轧板带测宽方法，尤其是涉及一种热轧板带三线结构光机器视觉测宽方法。

背景技术

随着有色加工技术的不断创新和进步，对于宽度质量控制以及加工工艺过程控制都使得宽度测量扮演着越来越重要的角色。

之前，在热轧板带轧制过程中对板带在线宽度测量主要集中在钢铁行业，而对于有色行业热轧机组仅在近几年随着加工工艺以及自动化水平的发展才逐渐被国内各企业所重视。

传统钢铁行业进行热轧板宽在线测量的方法有两种，一种是上置式门梁结构基于红外辐射测量法，另一种则是双侧激光测量方法。这两种方法对于有色加工行业来说均有很大的局限性，主要表现在以下方面：

上置式门梁结构基于红外辐射测量法是通过感应被测物体辐射的大量红外能量来进行测量的，而有色加工热轧板带红外辐射情况较钢铁加工有明显区别，而且，基于红外测量方法对于宽幅热轧板带测量精度较低，高精度红外接收传感器又属于禁售物品，另外还有最关键的一个制约因素就是，该方法对于有色加工行业来说应用成本过高，绝大多数企业都无法接受。

双侧激光测量方法的缺点比较明显，只能对板带固定高度水平位置进行宽度测量，不能反映板带整体宽度从上至下的分布情况，而且板带在实际加工过程中均存在震动、倾斜等情况，该方法均无法做出相应补偿，因此只能在测量要求非常低的情况下才采用。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种简单稳定可靠、成本低、适用范围广的热轧板带三线结构光机器视觉测宽方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种热轧板带三线结构光机器视觉测宽方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)在板材两侧各放置一个光源和一个相机；

2)在两个相机中间取四个互相平行的平面α₁ ^L、α₂ ^L、α₁ ^R和α₂ ^R，作为标定面，其中α₁ ^L、α₂ ^L是一组用于确定板材左侧面位置的标定面，对应于板材左侧相机，而α₁ ^R、α₂ ^R是一组用于确定板材右侧面的位置的标定面，对应于右侧相机；

3)计算每个标定平面上所成图像中的中间直线与图像左边界间的垂线段上的像素个数m，包含端点，并计算图像的横向分辨率p，四个标定面α₁ ^L、α₂ ^L、α₁ ^R和α₂ ^R所求的上述值分别记为

和p₁ ^L，p₂ ^L，p₁ ^R，p₂ ^R；

4)测量标定面之间的距离：α₁ ^L和α₂ ^L的距离为c^L，α₁ ^R和α₂ ^R的距离为c^R，α₁ ^L和α₁ ^R的距离为L；

5)计算板材的左侧面和右侧面距离相应的标定面α₁ ^L和α₁ ^R的距离s^L、s^R；

6)通过两标定面α₁ ^L、α₁ ^R间的距离L减去板材两侧面到这两个标定面的距离和，得出板材的宽度，即W＝L-(s^L+s^R)，其中W为板材的宽度，L为两标定面α₁ ^L、α₁ ^R间的距离，(s^L+s^R)为板材两侧面到这两个标定面的距离和。

所述的相机中轴线与板材侧面垂直；从光源发出三条光线，当它们投射到板材侧面，在侧面上形成三条相互平行的直线。

所述的标定面平行于板材的侧面，且标定面垂直于相机的中轴线。

所述的s^L、s^R的计算公式如下：

$s^L=\frac{c^L(m^L-m_1^L)p_1^L}{(m^L-m_1^L)p_1^L-(m^L-m_2^L)p_2^L},$ $s^R=\frac{c^L(m^R-m_1^R)p_1^R}{(m^R-m_1^R)p_1^R-(m^R-m_2^R)p_2^R},$

其中m^L，m^R分别表示左侧面和右侧面所成图像中的中间直线和图像左边界间的垂线段上的像素个数，s^L和s^R值的正负性反映当前板材侧面在对应的标定面的左侧还是右侧，即反映板材侧面与标定面的相对位置。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1)简单稳定可靠，成本低，有效的解决中厚板的在线宽度测量问题，具有较强市场推广价值；

2)适用范围广，适用于各种规格有色加工热轧机组，同样可适用于钢铁行业热轧机组。

附图说明

图1为本发明所用的机械结构安装示意图；

图2为本发明的源成像和相机的视角图；

图3为相机所拍摄的单幅图像中有三条互相平行的直线示意图；

图4为光源投射相机成像的轴截面示意图；

图5为四个标定面和板材的俯视图；

图6为本发明的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

实施例

如图6所示，一种热轧板带三线结构光机器视觉测宽方法，包括以下步骤：

1)在板材两侧各放置一个光源和一个相机；

2)在两个相机中间取四个互相平行的平面α₁ ^L、α₂ ^L、α₁ ^R和α₂ ^R，作为标定面，其中α₁ ^L、α₂ ^L是一组用于确定板材左侧面位置的标定面，对应于板材左侧相机，而α₁ ^R、α₂ ^R是一组用于确定板材右侧面的位置的标定面，对应于右侧相机；

3)计算每个标定平面上所成图像中的中间直线与图像左边界间的垂线段上的像素个数m，包含端点，并计算图像的横向分辨率p，四个标定面α₁ ^L、α₂ ^L、α₁ ^R和α₂ ^R所求的上述值分别记为

和p₁ ^L，p₂ ^L，p₁ ^R，p₂ ^R；

4)测量标定面之间的距离：α₁ ^L和α₂ ^L的距离为c^L，α₁ ^R和α₂ ^R的距离为c^R，α₁ ^L和α₁ ^R的距离为L；

5)计算板材的左侧面和右侧面距离相应的标定面α₁ ^L和α₁ ^R的距离s^L、s^R；

6)通过两标定面α₁ ^L、α₁ ^R间的距离L减去板材两侧面到这两个标定面的距离和，得出板材的宽度，即W＝L-(s^L+s^R)。

图1为本发明的机械装置图，板材左右各一个相机和光源，O表示光源，O′表示相机。相机中轴线与板材侧面垂直；从光源发出三条光线，这三条光线之间有一定微小的夹角，当它们投射到板材侧面，在侧面上形成三条相互平行的直线。这些特性为后续的计算提供了一个理论基础。

图2是本发明中光源的成像示意图。面α为板材的宽度方向的某一侧面，不妨设为左侧面。面OAB，面OCD和面OEF分别为从光源O发射出的三束光所扫过的平面。面OAB与面OCD所成的角为θ₁，面OCD和面OEF所成的角为θ₂，AB平行于CD，CD平行于EF。所成的图像为图3，AB平行CD，平行于EF，平行于图像边界KR和QT，中间的直线CD到边界KR的距离HJ为m个像素。

图4是光源投射相机成像的轴截面示意图。O表示光源，O′表示相机，α₁，α₂是相对应于一个相机O′的一组标定面，α是任一平面。相机的视角为∠A′O′A″，直线O′A′与平面α₁，α₂，α分别交于A′，B′，C′，直线O′A″与平面α₁，α₂，α分别交于A″，B″，C″，且|O′A′|＝|O′A″|，O′H⊥面α₁，O′H为相机的中轴线，O′A″与OA相交于点Z。A，B，C是光源O中间的一束光分别与面α₁，α₂，α的交点，AA′，BB′，CC‘为中间那束光投射在面α₁，α₂，α上时，距它所在的面上成像边界位置的长度，令AA′＝l₁，BB′＝l₂，CC′＝l。相机O′到平面α₁的距离是d′₁，面α₁，α₂间的距离为c，面α到标定面α₁的距离为s。

根据相似三角形的性质，有

从而有 $l=l_1+\frac{l_2-l_1}{c}\·s,$ 令l2-l1＝D，有

$l=l_1+s\·\frac{D}{c}.---\left(1\right)$

设平面α₁，α₂，α的图像的横向分辨率分别为p₁，p₂，p，即每个像素代表的宽度，这些值可以通过人工标定计算出来的。设图片大小为MxN，N为宽度方向的像素个数，即图像像素的列数，相机距平面α₁的距离为d′₁，则有如下关系：

$\frac{d_1^{\′}}{N*p_1}=\frac{d_1^{\′}+s}{N*p}\⇒\frac{d_1^{\′}}{p_1}=\frac{d_1^{\′}+s}{p}\⇒d_1^{\′}+s=d_1^{\′}\frac{p}{p_1},---\left(2\right)$

l₁，l₂，l包含的像素个数分别为m₁，m₂，m，有l₁＝m₁p₁，l₂＝m₂p₂，以及

l＝mp。                  (3)

联立方程(1)，(2)，(3)，计算平面α距离第一个平面α₁的距离s：

$\left\{\begin{array}{c}l=\mathrm{mp}\\ d_1^{\′}+s=d_1^{\′}\frac{p}{p_1}\\ l=l_1+s\frac{D}{c}\end{array}\right.---\left(4\right)$

令 $\frac{d_1^{\′}}{p_1}=k^{\′},$ $\frac{D}{c}=k,$ 则方程(4)变为(5)：

$\left\{\begin{array}{c}l=\mathrm{mp}\\ d_1^{\′}+s=k^{\′}p\\ l=l_1+\mathrm{sk}\end{array}\right.---\left(5\right)$

计算得：

$\left\{\begin{array}{c}l=\mathrm{mp}\\ d_1^{\′}+s=k^{\′}p\\ l=l_1+\mathrm{sk}\end{array}\right.\⇒\left\{\begin{array}{c}{k}^{\′}p=d_1^{\′}+s\\ \mathrm{mp}=l_1+\mathrm{sk}\end{array}\right.\⇒\frac{k^{\′}}{m}=\frac{d_1^{\′}+s}{l_1+\mathrm{sk}}$

$\⇒k^{\′}(l_1+\mathrm{sk})=(d_1^{\′}+s)m\⇒k^{\′}{l}_1+k^{\′}\mathrm{sk}=d_1^{\′}m+\mathrm{sm}$

$\⇒(k^{\′}k-m)s=d_1^{\′}m-k^{\′}{l}_1\⇒s=\frac{d_1^{\′}m-k^{\′}{l}_1}{k^{\′}k-m}$

$\⇒s=\frac{\frac{p_{1}c}{p_2-p_1}m-\frac{d_1^{\′}}{p_1}{l}_1}{\frac{d_1^{\′}}{p_1}k-m}=\frac{\frac{p_{1}c}{p_2-p_1}m-\frac{p_{1c}}{(p_2-p_1)p_1}{l}_1}{\frac{p_{1}c}{(p_2-p_1)p_1}k-m}=\frac{p_1\mathrm{cm}-c{l}_1}{\mathrm{ck}-(p_2-p_1)m}$

$=\frac{p_1\mathrm{cm}-c{m}_1{p}_1}{c\frac{D}{c}-(p_2-p_1)m}=\frac{c\left(m{-m}_1\right)p_1}{D-(p_2-p_1)m}=\frac{c(m-m_1)p_1}{(l_2-l_1)-(p_2-p_1)m}$

$=\frac{c(m-m_1)p_1}{(m_2{p}_2-m_1{p}_1)-(p_2-p_1)m}=\frac{c(m-m_1)p_1}{(m-m_1)p_1-(m-m_2)p_2}$

即 $s=\frac{c(m-m_1)p_1}{(m-m_1)p_1-(m-m_2)p_2}---\left(6\right).$

图5是整个装置的府视图，其中板材的宽度设为W，s^L为板材左侧面到标定平面α₁ ^L距离，s^R带为板材材右侧面到标定平面α₁ ^R距离，由公式

(6)计算出s^L和s^R，标定面α₁ ^L之与α₁ ^R间的距离为L，从而得出板材的宽度W＝L-(s^L+s^R)。

Claims (4)

1.一种热轧板带三线结构光机器视觉测宽方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)在板材两侧各放置一个光源和一个相机；

2)在两个相机中间取四个互相平行的平面α₁ ^L、α₂ ^L、α₁ ^R和α₂ ^R，作为标定面，其中α₁ ^L、α₂ ^L是一组用于确定板材左侧面位置的标定面，对应于板材左侧相机，而α₁ ^R、α₂ ^R是一组用于确定板材右侧面的位置的标定面，对应于右侧相机；

3)计算每个标定平面上所成图像中的中间直线与图像左边界间的垂线段上的像素个数m，包含端点，并计算图像的横向分辨率p，四个标定面α₁ ^L、α₂ ^L、α₁ ^R和α₂ ^R所求的上述值分别记为

和p₁ ^L，p₂ ^L，p₁ ^R，p₂ ^R；

4)测量标定面之间的距离：α₁ ^L和α₂ ^L的距离为c^L，α₁ ^R和α₂ ^R的距离为c^R，α₁ ^L和α₁ ^R的距离为L；

5)计算板材的左侧面和右侧面距离相应的标定面α₁ ^L和α₁ ^R的距离s^L、s^R；

6)通过两标定面α₁ ^L、α₁ ^R间的距离L减去板材两侧面到这两个标定面的距离和，得出板材的宽度，即W＝L-(s^L+s^R)，其中W为板材的宽度，L为两标定面α₁ ^L、α₁ ^R间的距离，(s^L+s^R)为板材两侧面到这两个标定面的距离和。

2.根据权利要求1所述的一种热轧板带三线结构光机器视觉测宽方法，其特征在于，所述的相机中轴线与板材侧面垂直；从光源发出三条光线，当它们投射到板材侧面，在侧面上形成三条相互平行的直线。

3.根据权利要求1所述的一种热轧板带三线结构光机器视觉测宽方法，其特征在于，所述的标定面平行于板材的侧面，且标定面垂直于相机的中轴线。

4.根据权利要求1所述的一种热轧板带三线结构光机器视觉测宽方法，其特征在于，所述的s^L、s^R的计算公式如下：

$s^L=\frac{c^L(m^L-m_1^L)p_1^L}{(m^L-m_1^L)p_1^L-(m^L-m_2^L)p_2^L},$ $s^R=\frac{c^L(m^R-m_1^R)p_1^R}{(m^R-m_1^R)p_1^R-(m^R-m_2^R)p_2^R},$

其中m^L，m^R分别表示左侧面和右侧面所成图像中的中间直线和图像左边界间的垂线段上的像素个数，s^L和s^R值的正负性反映当前板材侧面在对应的标定面的左侧还是右侧，即反映板材侧面与标定面的相对位置。

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