CN107797517B - 采用机器视觉实现钢带冲孔加工检测的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种采用机器视觉实现钢带冲孔加工检测的方法及系统。其中，该方法包括：预先确定像素当量γ及补偿值；控制直线电机带动相机沿着直线导轨从设置于钢带左侧的工作原点O开始向右运动，相机寻找并确定冲孔钢带的左侧边缘；控制直线电机带动相机从钢带的左侧边缘继续朝右运动，相机运动过程中获取多张钢带上表面图像，在每张钢带上表面图像上分别识别出冲孔，并由此计算出各个检测结果；相机寻找并确定冲孔钢带的右侧边缘，计算钢带的总宽并控制直线电机带动相机回到工作原点O。本发明利用相机实现了宽大尺寸较大的冲孔钢带的加工检测，检测结果精准，符合高精度的检测要求。

Description

采用机器视觉实现钢带冲孔加工检测的方法及系统

技术领域

本发明涉及检测技术，尤其是涉及一种采用机器视觉实现钢带冲孔加工检测的方法及系统。

背景技术

冲孔镀镍钢带是在冷轧白板钢带表面进行冲模冲孔，然后进行电化学镀镍得到的产品。它具有良好的电子导电能力和耐腐蚀性能，性价比高，适合大规模连续生产，被作为电池集流材料广泛使用。目前主要应用于MH-Ni电池、工具用镍镉电池、军工用烧结式电池及轨道交通用蓄电池极板制造等领域。

冲孔镀镍钢带加工过程中的冲制(冲孔)工序是产品形成的关键环节，冲孔孔径、横向孔距和纵向孔距等关键技术指标受制条件限制。现有检测冲孔钢带的方式是采用人工抽检方式，生产现场工人通过手动取样，然后通过兆丰二次元影像设备进行离线检测。采用人工检测存在如下缺陷：①检测效率低且容易漏检；②由于冲孔钢带是成卷是连续生产，生产过程中无法进行取样，导致即使出现生产问题，也无法及时发现问题，故人工检测难于适用与目前冲孔钢带加工制造工艺相匹配。

若是基于钢带表面图像处理对现有冲孔加工生产线对钢带冲孔加工检测主要存在如下两方面的挑战：

一是，目前已有的冲孔钢带的宽度规格范围在70mm-400mm之间，钢带生产中运行的最大速度5米/分钟(折合8.4cm/s)在冲孔加工生产线运行，在生产线后端采用钢带收卷装置转动将冲孔钢带进行收卷作用。随着冲孔钢带不断收卷，收卷半径逐渐变大从而导致冲孔钢带在冲孔加工生产线上的前进速度不定，给钢带冲孔加工检测带来了很大挑战性。

二是检测过程中必须满足检测精度的要求达到0.01mm的要求！假设在冲孔钢带上表面的图像上一个像素点对应冲孔钢带的尺寸是0.005mm，则对应冲孔钢带宽度的图像至少需要具有400mm/0.005mm＝80000个像素点，而冲孔钢带宽度实际中还可能超过400mm，显然，这无法通过固定位置的一个相机获取完整的冲孔钢带上表面的图像。

发明内容

本发明提出一种采用机器视觉实现钢带冲孔加工检测的方法及系统，于对钢带暂停收卷操作时，通过图像识别获取冲孔钢带上表面图像，通过图像识别计算出冲孔加工的加工测量值以实现钢带冲孔加工的自动检测，提高检测效率及准确性。

本发明提出一种采用机器视觉实现钢带冲孔加工检测的方法，其包括步骤：

由冲孔加工生产线对钢带进行冲孔加工，在冲孔钢带的上方设置直线导轨，在直线导轨上设置带动相机同步运动的直线电机；

预先确定由相机采集到的冲孔钢带上表面图像中一个像素对应冲孔钢带实际尺寸的像素当量γ，并确定相机在不同位置时对钢带上表面图像的补偿值；

当冲孔加工生产线对冲孔钢带暂停收卷操作时，控制直线电机带动相机沿着直线导轨从设置于钢带左侧的工作原点O开始向右运动，相机寻找并确定冲孔钢带的左侧边缘；

控制直线电机带动相机从钢带的左侧边缘继续朝右运动，相机运动过程中获取多张钢带上表面图像，在每张钢带上表面图像上分别截取搜索区域，将该搜索区域二值化分割得到至少一个白色区域，确定每个白色区域的最小外接圆作为圆形检测区域，选择每个圆形检测区域中振幅最大的多个边缘点并将这些边缘点拟合成对应一个冲孔的圆形，通过该拟合成的圆形的圆心及直径的像素值乘以像素当量γ并加上补偿值，计算出冲孔的直径，并依此计算出包括每个冲孔的冲孔面积、相邻冲孔之间的横向孔距和纵向孔距、钢带的左/右边宽的冲孔加工测量值；

相机寻找并确定冲孔钢带的右侧边缘，计算钢带的总宽并控制直线电机带动相机回到工作原点O；

其中，相机寻找并确定冲孔钢带的左侧边缘或右侧边缘的步骤包括：由相机对着冲孔加工生产线采集图像，对相机采集的图像进行阈值化处理，将小于预设的亚像素处理低阈值的像素区域均置灰度值为0，将高于预设的亚像素处理高阈值的像素区域均置灰度值255，将介于亚像素处理低阈值及亚像素处理高阈值之间的像素区域作为亚像素处理区域，在亚像素处理区域检测到至少60个振幅最大的边缘点，选择其中80％的边缘点拟合成直线，该拟合得到的边缘直线确定为钢带的左侧边缘或右侧边缘。

其中，像素当量γ的确定步骤包括：将标定板水平放置在钢带的位置，确保标定板的板边与相机的成像屏幕的坐标轴平行；相机采集标定板图像，由工控机识别出标定板上的左右标记圆、上下标记圆，分别求取上下标记圆之间像素值及左右标记圆心之间像素值；用上下标记圆和左右标记圆的实际距离分别除以两者之间的像素值，获得在固定焦距和固定物距条件下，相机采集图像中一个像素对应在钢带上的实际尺寸的像素当量γ。

其中，补偿值是由如下方式确定：相机对标定板第一次拍照获得第一次测量图像，在标定板固定不动的情况下由直线电机带动相机向前移动1mm后，相机对标定板第二次拍照获得第二次测量图像，结合像素当量γ计算第一次测量图像与第二次测量图像分别在X轴方向的像素及Y轴方向的误差值；多次改变标定板在冲孔加工生产线上的放置位置，每次均按上述步骤计算误差值；根据标定板的标准值对上述得到的误差值采用最小二乘法进行拟合估计，确定出补偿值。

其中，所述采用机器视觉实现钢带冲孔加工检测的方法还包括记录冲孔的直径、相邻冲孔之间的纵向孔距和横向孔距并判断是否超过各自预设值的步骤。

其中，所述采用机器视觉实现钢带冲孔加工检测的方法还包括基于Blob算法分析钢带上表面图像，判断冲孔中是否有无盲孔、连孔及披锋的缺陷。

相应的，本发明公开一种采用机器视觉实现钢带冲孔加工检测的系统，该系统使用了如上所述方法，且该系统至少包括：工控机、至少一个基于运动式机器视觉的检测终端及位于冲孔钢带下方的照明系统，该检测终端及照明系统均与工控机相连；

其中，该检测终端至少包括：跨设在冲孔加工生产线上的龙门底座，该龙门底座具有与冲孔加工生产线正交设置的横梁，该横梁上设有直线电机，且横梁侧方设有直线导轨，在直线导轨上设有由直线电机带动同步运动的相机，该相机与工控机相连。

其中，该检测终端还包括用于固定相机的相机固定支架，与直线电机固定相连的电机连接座，且相机固定支架的上末端连接电机连接座。

其中，工控机通过RS232接口与冲孔加工生产线的控制主机相连，并采用Modbus现场总线协议与控制主机通信。

本发明与对钢带进行连续冲孔加工的冲孔加工生产线配合，实现了对较大宽度尺寸的冲孔钢带的冲孔加工检测，在冲孔钢带上方采用由直线电机带动的相机获取冲孔钢带上表面图像，基于图像识别及图像处理技术来可准确检测冲孔钢带在冲制工序过程中的关键技术指标，与现有技术相比至少具有如下有益技术效果：

1.本发明配合冲孔加工生产线对钢带进行连续冲孔加工过程中，利用冲孔后及收卷前的间隙对冲孔加工进行基于机器视觉的图像检测与图像识别，不影响原有冲孔加工生产线的冲孔加工作业及收卷作业，满足了连续生产作业的需要；并且，本发明通过直线电机带动相机在钢带上方从钢带一侧向另一侧运动，在运动过程中分次采集钢带上表面图像作为检测基础，从而使本发明可以满足各种宽度尺寸的钢带检测的实际需要。相比现有技术的人工检测，提高了检测效率及检测精准度，为实现冲孔钢带自动化生产加工提供了实现条件。

2.由于本发明是基于偏差对直线电机的实际运动距离进行补偿，提高了检测的准确性，检测结果误差小且检测速度较快。

3.本发明操作简易，检测结果精准，符合高精度的检测要求，可广泛用于现代化生产制造加工，具有较佳的推广运用前景。

附图说明

图1是本发明检测系统的示意图。

图2是检测终端一个实施例的部分结构示意图。

图3是本发明的流程示意图；

图4是右侧相机采集到包含钢带其中一侧边缘的表面图像的示意图。

图5是部分钢带表面图像的示意图；

具体实施方式

为此，本发明提出一种采用机器视觉实现钢带冲孔加工检测的方法及系统，借助运动式机器视觉分次采样经过冲孔加工后的冲孔钢带上表面图像，对钢带上表面图像进行处理分析从而得到检测结果。

本发明提出的采用运动式机器视觉实现钢带冲孔加工检测系统主要包括工控机、至少一个基于运动式机器视觉的检测终端及位于冲孔钢带下方的照明系统，该检测终端及照明系统均与工控机相连，由照明系统提供亮度稳定且不闪烁的光源以便于检测终端采集冲孔钢带上表面的图像。

收卷装置在控制主机的控制下，在冲孔加工过程中每冲制一段钢带后再进行收卷，收卷到一定程度时停止收卷。当收卷装置检测到进行收卷信号时，收卷装置开始工作将钢带进行收卷作业，此时工控机控制检测终端停止图像采集；当控制主机收到收卷装置发出的暂停收卷信号时，工控机控制检测终端开始采集冲孔钢带上表面的图像。

结合图1所示，现有的冲孔加工生产线已经具有钢带加工控制系统，该钢带加工控制系统包括控制主机及收卷装置。工控机通过RS232接口与控制主机相连，并采用Modbus现场总线协议与控制主机通信。

结合图2所示，检测终端设置在冲孔加工生产线80(经过冲孔加工后的冲孔钢带在该冲孔加工生产线80上前行然后被收卷装置进行收卷作业)上，该检测终端包括：相机17；与相机17相连的工控机(图中未画出)；跨设在冲孔加工生产线80上的龙门底座11；该龙门底座11具有与冲孔加工生产线80正交设置的横梁，在该横梁上设有沿着横梁往返运动的直线电机12；与直线电机12固定相连的电机连接座13；龙门底座11的横梁的侧面设有直线导轨15；套设在直线导轨15上的相机固定支架16，相机17固定在该相机固定支架16上，且相机固定支架16的上末端连接电机连接座13，由直线电机12通过电机连接座13带动相机固定支架16沿着直线导轨15同步运动。

由于冲孔加工生产线80对钢带冲孔加工生产过程连续不间断作业，故对于相机17成像的稳定性和可靠性要求极高。在一个实施例中，相机17采用高分辨率的工业相机(比如相机的分辨率为3840*2748像素，数据传输采用的GigE千兆以太网接口)，工控机上扩展了一个带4个千兆网卡接口的接口板与相机17相连，相机17采集的图像数据通过以太网网络传输给工控机。

由工控机控制开启照明系统后，相机17获取冲孔钢带上表面的图像后，相机17将冲孔钢带表面图像传给工控机，冲孔钢带表面图像由工控机或控制主机进行识别，测量冲孔钢带的加工参数，判断是否符合加工要求。其中，加工参数包括孔径值(即冲孔的直径，一般为1mm-2mm之间)、横向孔距值(即横向相邻两个冲孔的圆心之间的距离，一般为1mm-2mm之间)、纵向孔距值(即纵向相邻两个冲孔的圆心之间的水平距离，一般为2mm以上)、边宽值(即边缘冲孔的圆心与钢带边缘之间的距离，一般为2mm-60mm之间)、总宽值(即钢带左右边缘间距离，一般为80mm-400mm之间)。另外，各加工参数的公差一般为±0.10mm，除开钢带的总宽度的精度要求是0.03mm，其余项目检测精度要求达到0.010mm，具有检测精度要求极高的要求。

以测量钢带的总宽值为例。承上所述，考虑到相机17获取图像中一个像素点代表的实际尺寸需要小于检测精度，且钢带的总宽度较大，无法通过相机一次成像来进行检测，需要多次成像才能完成检测。然而，直线电机12的实际运动距离与理论运动距离之间存在误差；也很难确保电机导轨2与冲孔钢带80完全保持绝对水平而会存在误差；甚至工作环境的温度、湿度不一样，也会导致直线电机12的运动距离产生误差。为此，需要采用误差补偿直线电机的实际运动距离，达到减小通过相机图像的检测误差，使最终获得的检测结果符合检测精度要求。

结合图3所示，在一个实施例中，本发明包括如下实现步骤：

步骤S1.采用标准件成像法标定由相机17采集到的冲孔钢带上表面图像(又称为“钢带表面图像”或“钢带上表面图像”或“钢带图像”)中一个像素对应被检测的冲孔钢带实际尺寸的像素当量γ(即相机17采集图像中一个像素对应冲孔钢带上γ毫米)，并确定相机17在不同位置时对钢带上表面图像的补偿值。

标定的目的是确定冲孔钢带上表面的实际尺寸与相机采集图像中像素数目的量化对应关系，以便将图像上尺寸和被测对象的真实尺寸对应起来，实现参数的实际测试需要。本系统采用了标准件成像法对测量系统进行标定。具体标定过程为：①将精度1um、尺寸5.6*5.6mm的标定板的水平放置在冲孔加工生产线80上，确保标定板的边缘与相机成像屏幕的坐标轴平行；②采集标定板图像，识别出标定板上左右标记圆，上下标记圆，求取上下标记圆和左右标记圆心之间像素值；③用上下和左右标记圆的实际距离分别除以两者之间的像素值，获得在固定焦距和固定物距条件下的像素当量。为提高检测精度，像素当量保留了12位小数，比如，经过定标确定在X轴(横向)方向上的像素当量为0.003826796100mm，Y轴(纵向)方向上的像素当量为0.003827779593mm。

特别之处在于，由于钢带的工作面70mm-400mm之间变化，且由于机械加工中存在的天然误差，在横向(X轴)和纵向(Y轴)上不同区域都有偏差，且精度1um的标定板的不可能完全覆盖相机17的视觉区域，并且相机17在不同位置时所获取的冲孔钢带上表面图像存在不同的图像畸变，故需要预先确定补偿值对冲孔钢带上表面图像进行补偿，以减少测量值与实际值之间的误差。

确定相机17在不同位置时对钢带上表面图像的补偿值的步骤包括：①将标定板放置在冲孔加工生产线80上，相机17对标定板第一次拍照获得第一次测量图像，在标定板固定不动的情况下由直线电机12带动相机17向前移动1mm后，相机17对标定板第二次拍照获得第二次测量图像，结合前述获得的像素当量γ，计算第一次测量图像与第二次测量图像分别在X轴方向的像素及Y轴方向的误差值；②多次改变标定板在冲孔加工生产线80上的放置位置，每次均按上述步骤①计算误差值；③根据标定板的标准值对上述得到的误差值采用最小二乘法进行拟合估计，确定出补偿值。

步骤S2.当收卷装置对冲孔钢带暂停收卷操作时，直线电机12在预设的工作原点O启动向前运动，寻找并确定冲孔钢带的第一侧边缘。

在直线电机带动相机从工作原点O向前运动过程中，由于钢带下侧面设有照明系统，光照仅能透过钢带上的冲孔，故刚开始时相机获取到的图像为全白色(因为无钢带挡住照明系统的光照)，而冲孔钢带的第一侧边缘时因不透光，故对相机12获得的图像二值化后，钢带实体部分是黑色的，而冲孔及钢带以外其他地方是白色的区域，图像上白色区域与黑色区域交界处即为钢带的第一侧边缘(见图4所示，比如第一侧边缘为钢带的左侧)。

具体来说，对相机采集的图像进行阈值化处理，采用3个区域处理：小于预设的亚像素处理低阈值的像素区域均置灰度值为0(为黑色部分)，对应为钢带区域；而高于预设的亚像素处理高阈值的像素区域均置灰度值255(为白色区域)，对应为没有被钢带遮挡住的部分；介于亚像素处理低阈值及亚像素处理高阈值之间的像素区域为亚像素处理区域，由于要求精度高，且因为照明系统的光衍射，边缘一定有灰色区域，必须进行适当的处理，来确定边缘位置。在亚像素处理区域检测到60个振幅最大的边缘点(即灰度值变化最大)，选择其中80％的点进行边缘点拟合直线(60个点忽略20％的点)获得边缘直线，该拟合得到的边缘直线确定为钢带的左侧边缘或右侧边缘。

工控机控制相机采集开始获取冲孔后钢带表面图像。其中，部分钢带表面图像如图5所示。

步骤S3.由工控机对采集到的钢带表面图像进行识别，计算出钢带冲孔加工的加工测量值(即检测结果)，该加工测量值包括钢带的总宽度，钢带左边宽(即钢带左边缘到钢带第一列孔中心距离)，钢带右边宽(即钢带右边缘到钢带第一列孔中心距离)，冲孔圆直径，纵向孔距(即两列相邻圆孔中心之间的垂直距离)，横向孔距(即两行相邻圆孔中心之间的垂直距离)等。其中，各个加个工测量值＝像素当量γ(由步骤S1标定)×在钢带表面图像中相应的像素数+补偿值。

(1)冲孔直径的测量。在钢带表面图像上截取搜索区域图像，将该搜索区域二值化分割得到至少一个白色区域，由每个白色区域的最小外接圆的圆心和半径分别生成圆形检测区域，通过振幅最大检测选择每个圆形检测区域中振幅最大的多个边缘点并将边缘点拟合成圆形成为一个冲孔的边缘图形，在一个冲孔的边缘图形中通过该冲孔的圆心与边缘距离所含的像素值乘以像素当量γ即为冲孔的半径，从而依据冲孔的半径计算出冲孔的直径及冲孔面积。然后记录冲孔直径是否超过预设值的标准，同时进行孔径分布测试，评价钢带冲孔品质。

当然，可以选择多个冲孔分别计算冲孔的直径及冲孔面积，最后求取各自的均值作为最终测量的冲孔直径、冲孔面积。

(2)纵向孔距测量。根据搜索区域截取图像，阈值分割图像，筛选过滤得到冲孔斑点区域，循环以每个冲孔的圆C为中心，寻找该圆C上方限定区域内寻找两个可以用来计算纵向孔距的圆C1和圆C2，分别对圆C、圆C1、圆C2提取拟合成圆。圆C1的圆心圆C2的圆心连线到圆C的圆心的垂直距离即纵向孔距。

(3)横向孔距测量。根据搜索区域截取图像，阈值分割图像，筛选过滤得到冲孔斑点区域，循环以每个冲孔的圆D为中心，寻找该圆D右方限定区域内寻找两个可以用来计算横向孔距的圆D1、圆D2，分别对圆D、圆D1、圆D2提取拟合成圆，计算圆D1的圆心、圆D2的圆心连线到圆D1的圆心的垂直距离即横向孔距。

同样记录纵向孔距和横向孔距并判断是否超过各自预设值的标准，同时进行参数分布测试，评价钢带冲孔品质。

(4)左右边宽测量。左右边宽是钢带品质的重要指标，边宽指的是从钢带最边缘到位置最外侧圆孔中心的距离，测量中求取一般测量7个边宽值，对边宽值求取平均值作为样品的边宽值。首先，求取边缘点，选择振幅最大的60个边缘点，选择其中80％的点进行直线拟合。

(5)测量钢带左右边宽和总宽。其中，左边宽测量执行完毕后，得出左边宽和边界线中心点；右边宽测量执行完毕后，得出右边宽和边界线中心点。左右边宽测量执行完毕后，根据左右边界线中心点及标定得出的相机中心线，计算得出总宽(总宽的左右边宽没有关系)。

钢带的左/右侧边宽：比如检测出钢带左侧边缘L1，定位钢带上最左侧冲孔的圆心L2，L2至L1的垂直距离所含的像素值乘以像素当量γ即为钢带的左侧边宽。同样可以计算出钢带的右侧边宽。

当然，还可以基于Blob算法分析钢带表面图像，判断有无盲孔、连孔、披锋。盲孔、连孔有无判断：截取搜索区域图像，阈值分割图像，图像开闭操作，对斑点做面积过滤；白色斑点筛选后的面积超过门限的即为连孔，黑色斑点筛选后面积超过门限即为盲孔；白色斑点面积小于正常孔面积的即为孔披锋。

具体来说，基于Blob算法分析钢带表面图像包括如下方式：从冲孔钢带上表面图像中截取搜索区域里图像，二值化处理后得到黑色部分，再根据面积填充小白色斑点区域(灰尘等杂质干扰)，区域连接，对连接后的开闭操作，求区域的最大内接圆，根据内接圆中心及半径生成圆，然后根据圆面积筛选盲孔区域；从原始图像中截取搜索区域里图像，二值化处理后得到黑色部分，再进行区域填充，区域连接，对根据圆面积筛选连孔区域；二值化搜索区域图像，排除与搜索区域相交的冲孔区域，得到冲孔，取冲孔区域最小外接圆，再用最小外接圆与二值化后的冲孔区域相减得到披锋区域，再将披锋区域腐蚀膨胀，过滤掉边缘区域，通过面积筛选后，最后得到披锋区域。

孔间距计算：根据搜索区域截取图像，阈值分割图像，得到斑点图像，找出距离搜索区域中心最近的那个圆形斑点P，以P作为基点，横向自动生成包括5个斑点的矩形，再以横向的5个斑点纵向自动生成可以包括5个斑点的矩形，然后分别对横向5个矩形区域和纵向的5个矩形区域根据形状提炼出圆形斑点，分别计算出横向和纵向斑点间平均距离。

孔径计算：对上面求取的孔5*5的斑点矩阵，分别计算出每个斑点的面积和直径，然后计算面积和直径的平均值。

由此可见，对于冲孔钢带各种检测参数的检测过程中，分为两种情况：

一是需要由两张不同的图像a和图像b共同确定的，此时通过分别计算图像a时相机的实际运动距离Ya及图像b时相机的实际运动距离Yb，通过Ya、Yb就可以获得检测结果，如上所述计算钢带的总宽度。

二是在单张图像上就可以获得的检测结果，先由工控机通过图像识别出冲孔特征信息(比如冲孔、冲孔的圆心等)，再由不同冲孔特征信息之间像素值乘以像素当量γ即获得不同冲孔特征信息之间的实际尺寸，比如冲孔圆直径、横向孔距、纵向孔距、左右边宽等检测结果，以及基于这些冲孔特征信息对应的实际尺寸进一步计算出所需的工业测量值(比如冲孔的平均孔径、平均横/纵向孔距、平均冲孔面积，等等)。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种采用机器视觉实现钢带冲孔加工检测的方法，其特征在于，包括步骤：

由冲孔加工生产线对钢带进行冲孔加工，在冲孔钢带的上方设置直线导轨，在直线导轨上设置带动相机同步运动的直线电机；

预先确定由相机采集到的冲孔钢带上表面图像中一个像素对应冲孔钢带实际尺寸的像素当量γ，并确定相机在不同位置时对钢带上表面图像的补偿值；

当冲孔加工生产线对冲孔钢带暂停收卷操作时，控制直线电机带动相机沿着直线导轨从设置于钢带左侧的工作原点O开始向右运动，相机寻找并确定冲孔钢带的左侧边缘；

控制直线电机带动相机从钢带的左侧边缘继续朝右运动，相机运动过程中获取多张钢带上表面图像，在每张钢带上表面图像上分别截取搜索区域，将该搜索区域二值化分割得到至少一个白色区域，确定每个白色区域的最小外接圆作为圆形检测区域，选择每个圆形检测区域中振幅最大的多个边缘点并将这些边缘点拟合成对应一个冲孔的圆形，通过该拟合成的圆形的圆心及直径的像素值乘以像素当量γ并加上补偿值，计算出冲孔的直径，并依此计算出包括每个冲孔的冲孔面积、相邻冲孔之间的横向孔距和纵向孔距、钢带的左/右边宽的冲孔加工测量值；

相机寻找并确定冲孔钢带的右侧边缘，计算钢带的总宽并控制直线电机带动相机回到工作原点O；

其中，相机寻找并确定冲孔钢带的左侧边缘或右侧边缘的步骤包括：由相机对着冲孔加工生产线采集图像，对相机采集的图像进行阈值化处理，将小于预设的亚像素处理低阈值的像素区域均置灰度值为0，将高于预设的亚像素处理高阈值的像素区域均置灰度值255，将介于亚像素处理低阈值及亚像素处理高阈值之间的像素区域作为亚像素处理区域，在亚像素处理区域检测到至少60个振幅最大的边缘点，选择其中80%的边缘点拟合成直线，该拟合得到的直线确定为钢带的左侧边缘或右侧边缘；

其中，补偿值是由如下方式确定：步骤Sa、相机对标定板第一次拍照获得第一次测量图像，在标定板固定不动的情况下由直线电机带动相机向前移动1mm后，相机对标定板第二次拍照获得第二次测量图像，结合像素当量γ计算第一次测量图像与第二次测量图像分别在X轴方向的像素及Y轴方向的误差值；步骤Sb、多次改变标定板在冲孔加工生产线上的放置位置，每次均按上述步骤Sa计算误差值；步骤Sc、根据标定板的标准值对上述得到的误差值采用最小二乘法进行拟合估计，确定出补偿值。

2.根据权利要求1所述采用机器视觉实现钢带冲孔加工检测的方法，其特征在于，像素当量γ的确定步骤包括：

将标定板水平放置在钢带的位置，确保标定板的板边与相机的成像屏幕的坐标轴平行；

相机采集标定板图像，由工控机识别出标定板上的左右标记圆、上下标记圆，分别求取上下标记圆之间像素值及左右标记圆心之间像素值；

用上下标记圆和左右标记圆的实际距离分别除以两者之间的像素值，获得在固定焦距和固定物距条件下，相机采集图像中一个像素对应在钢带上的实际尺寸的像素当量γ。

3.根据权利要求1所述采用机器视觉实现钢带冲孔加工检测的方法，其特征在于，还包括记录冲孔的直径、相邻冲孔之间的纵向孔距和横向孔距并判断是否超过各自预设值的步骤。

4.根据权利要求1所述采用机器视觉实现钢带冲孔加工检测的方法，其特征在于，还包括基于Blob算法分析钢带上表面图像，判断冲孔中是否有无盲孔、连孔及披锋的缺陷。

5.一种采用机器视觉实现钢带冲孔加工检测的系统，其特征在于，该系统使用了如权利要求1-4任何一项所述方法，且该系统至少包括：工控机、至少一个基于运动式机器视觉的检测终端及位于冲孔钢带下方的照明系统，该检测终端及照明系统均与工控机相连；

其中，该检测终端至少包括：跨设在冲孔加工生产线上的龙门底座，该龙门底座具有与冲孔加工生产线正交设置的横梁，该横梁上设有直线电机，且横梁侧方设有直线导轨，在直线导轨上设有由直线电机带动同步运动的相机，该相机与工控机相连。

6.根据权利要求5所述采用机器视觉实现钢带冲孔加工检测的系统，其特征在于，该检测终端还包括用于固定相机的相机固定支架，与直线电机固定相连的电机连接座，且相机固定支架的上末端连接电机连接座。

7.根据权利要求5所述采用机器视觉实现钢带冲孔加工检测的系统，其特征在于，工控机通过RS232接口与冲孔加工生产线的控制主机相连，并采用Modbus现场总线协议与控制主机通信。

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