CN111429449B - 一种型材滚弯件在线尺寸检测方法及系统 - Google Patents

一种型材滚弯件在线尺寸检测方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111429449B
CN111429449B CN202010278096.3A CN202010278096A CN111429449B CN 111429449 B CN111429449 B CN 111429449B CN 202010278096 A CN202010278096 A CN 202010278096A CN 111429449 B CN111429449 B CN 111429449B
Authority
CN
China
Prior art keywords
bending
edge point
profile
rolling
point coordinate
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010278096.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111429449A (zh
Inventor
黄世军
张大千
钱若琛
南文明
陈松
黄速
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yanshan University
Original Assignee
Yanshan University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yanshan University filed Critical Yanshan University
Priority to CN202010278096.3A priority Critical patent/CN111429449B/zh
Publication of CN111429449A publication Critical patent/CN111429449A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111429449B publication Critical patent/CN111429449B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004Industrial image inspection
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/08Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring diameters
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13Edge detection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/30Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/33Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/60Analysis of geometric attributes
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/80Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10004Still image; Photographic image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108Industrial image inspection
    • G06T2207/30164Workpiece; Machine component
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明公开了一种型材滚弯件在线尺寸检测方法及系统。所述方法包括:获取待测型材滚弯件的成型段图像;成型段图像是由工业相机对待测型材滚弯件的弯曲回弹后的部位进行拍摄得到的;工业相机固定在型材弯曲缸伸出杆上或伸出杆连接件上,且随弯曲辊同步移动;对成型段图像进行边缘点检测,得到边缘点坐标集合;基于边缘点坐标集合,采用三点法或多点坐标拟合法确定待测型材滚弯件的尺寸;尺寸采用滚弯半径或样条曲线表示。本发明能提高型材滚弯件的检测精度。

Description

一种型材滚弯件在线尺寸检测方法及系统
技术领域
本发明涉及塑性成型设备及工艺控制领域,特别是涉及一种型材滚弯件在线尺寸检测方法及系统。
背景技术
型材滚弯件在线尺寸检测方法主要应用于航空航天及其它工程所需的型材滚弯控制领域,而航空航天型材滚弯成形过程中容易产生回弹问题,影响因素除材料本身因素、辊轮设计的合理性之外,还在于滚弯过程中的控制方法和控制精度。目前,滚弯机的控制主要采用力或位置控制其精度,但利用图像处理实时检测成形尺寸并进行反馈控制的不多。因此,现有的型材滚弯件尺寸检测方法存在检测精度不高的问题。
发明内容
基于此,有必要提供一种型材滚弯件在线尺寸检测方法及系统,只拍摄成形段区域,提高了检测精度。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种型材滚弯件在线尺寸检测方法,包括:
获取待测型材滚弯件的成型段图像;所述成型段图像是由工业相机对待测型材滚弯件的弯曲回弹后的部位进行拍摄得到的;所述工业相机固定在型材弯曲缸伸出杆上或伸出杆连接件上,且随弯曲辊同步移动;
对所述成型段图像进行边缘点检测,得到边缘点坐标集合;
基于所述边缘点坐标集合,采用三点法或多点坐标拟合法确定所述待测型材滚弯件的尺寸;所述尺寸采用滚弯半径或样条曲线表示。
可选的,所述成型段图像为成型段局部图像或由所述成型段局部图像拼接形成的整体图像。
可选的,基于所述边缘点坐标集合,采用三点法确定所述待测型材滚弯件的尺寸,具体包括:
对所述边缘点坐标集合内的边缘点坐标进行分段处理,得到多段边缘点坐标段;
在所述边缘点坐标段中任选三个边缘点坐标作为目标边缘点坐标;
由所述目标边缘点坐标确定所述边缘点坐标段的圆心坐标;
由所述圆心坐标确定所述待测型材滚弯件的滚弯半径。
可选的,基于所述边缘点坐标集合,采用多点坐标拟合法确定所述待测型材滚弯件的尺寸,具体包括:
采用NURBS拟合方法,将所述边缘点坐标集合中边缘点坐标拟合成样条曲线。
可选的,在所述获取待测型材滚弯件的成型段图像之前,还包括:
调整所述工业相机的焦距;
采用标定板、标定尺或标准件对焦距调好后的工业相机进行标定,得到标定好的工业相机。
可选的,在所述基于所述边缘点坐标集合,采用三点法或多点坐标拟合法确定所述待测型材滚弯件的尺寸之后,还包括:
将所述尺寸与型材形线进行对比,得到滚弯误差。
可选的,当所述成型段图像为整体图像时,所述成型段图像的确定方法为:
获取多个成型段局部图像;
采用基于特征点的图像匹配算法将多个所述成型段局部图像拼接成整体图像。
可选的,所述对所述成型段图像进行边缘点检测,得到边缘点坐标集合,具体包括:
采用Sobel边缘检测算法对所述成型段图像进行边缘点检测,得到多个边缘点坐标;
由所述边缘点坐标确定边缘点坐标集合。
可选的,所述滚弯半径
Figure BDA0002445503170000021
其中,X为圆心坐标的横坐标,Y为圆心坐标的纵坐标,X=(gb-cf)/(eb-af),Y=(ag-ce)/(af-be),a=2x3-2x2,b=2y3-2y2
Figure BDA0002445503170000022
e=2x2-2x1,f=2y2-2y1
Figure BDA0002445503170000023
其中,(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)为边缘点坐标段中任选的三个边缘点坐标。
本发明还提供了一种型材滚弯件在线尺寸检测系统,包括:
成型段图像获取模块,用于获取待测型材滚弯件的成型段图像;所述成型段图像是由工业相机对待测型材滚弯件的弯曲回弹后的部位进行拍摄得到的;所述工业相机固定在型材弯曲缸伸出杆上或伸出杆连接件上,且随弯曲辊同步移动;
边缘点检测模块,用于对所述成型段图像进行边缘点检测,得到边缘点坐标集合;
尺寸检测模块,用于基于所述边缘点坐标集合,采用三点法或多点坐标拟合法确定所述待测型材滚弯件的尺寸;所述尺寸采用滚弯半径或样条曲线表示。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明提出了一种型材滚弯件在线尺寸检测方法及系统,采用工业相机实时对型材滚弯件的尺寸进行在线检测,可以实时对滚弯件进行矫正,且只拍摄成形段区域,相同像素的相机,拍摄区域变小使得像素精度提高,提高了检测精度,进而可以提高滚弯过程中型材成形质量、减小回弹变形、提高成形成品率和零件的成形精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一种型材滚弯件在线尺寸检测方法的流程图;
图2为待测型材滚弯件成型某一时刻的二维草图;
图3为拍摄区尺寸的检测图;
图4为具体实施例的型材滚弯件在线尺寸检测方法的流程图;
图5为型材滚弯件的图像拼接图;
图6为不同X坐标下局部滚弯误差ΔY的示意图;
图7为局部滚弯半径误差ΔR的示意图;
图8为本发明实施例一种型材滚弯件在线尺寸检测系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明实施例一种型材滚弯件在线尺寸检测方法的流程图,参见图1,本实施例的型材滚弯件在线尺寸检测方法,包括:
步骤101:获取待测型材滚弯件的成型段图像;所述成型段图像是由工业相机对待测型材滚弯件的弯曲回弹后的部位进行拍摄得到的;所述工业相机固定在型材弯曲缸伸出杆上或伸出杆连接件上,且随弯曲辊同步移动。
所述成型段图像为成型段局部图像或由所述成型段局部图像拼接形成的整体图像。当所述成型段图像为整体图像时,所述成型段图像的确定方法为:获取多个成型段局部图像,采用拼接算法将多个所述成型段局部图像拼接成整体图像。本实施例中,采用sift、surf或其它基于特征点的图像匹配算法将多个所述成型段局部图像拼接成整体图像。待测型材滚弯件成型某一时刻的二维草图如图2所示。
步骤102:对所述成型段图像进行边缘点检测,得到边缘点坐标集合。
步骤103:基于所述边缘点坐标集合,采用三点法或多点坐标拟合法确定所述待测型材滚弯件的尺寸;所述尺寸采用滚弯半径或样条曲线表示。拍摄区尺寸的检测图如图3所示。
其中,步骤103中,基于所述边缘点坐标集合,采用三点法确定所述待测型材滚弯件的尺寸,具体包括:
对所述边缘点坐标集合内的边缘点坐标进行分段处理,得到多段边缘点坐标段。
在所述边缘点坐标段中任选三个边缘点坐标作为目标边缘点坐标。
由所述目标边缘点坐标确定所述边缘点坐标段的圆心坐标。
由所述圆心坐标确定所述待测型材滚弯件的滚弯半径。所述滚弯半径
Figure BDA0002445503170000051
其中,X为圆心坐标的横坐标,Y为圆心坐标的纵坐标,X=(gb-cf)/(eb-af),Y=(ag-ce)/(af-be),a=2x3-2x2,b=2y3-2y2
Figure BDA0002445503170000052
e=2x2-2x1,f=2y2-2y1
Figure BDA0002445503170000053
其中,(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)为边缘点坐标段中任选的三个边缘点坐标。
其中,步骤103中,基于所述边缘点坐标集合,采用多点坐标拟合法确定所述待测型材滚弯件的尺寸,具体包括:
采用NURBS拟合方法,将所述边缘点坐标集合中边缘点坐标拟合成样条曲线。
作为一种可选的实施方式,在所述获取待测型材滚弯件的成型段图像之前,还包括:调整所述工业相机的焦距;采用标定板、标定尺或标准件对焦距调好后的工业相机进行标定,得到标定好的工业相机。
作为一种可选的实施方式,在所述基于所述边缘点坐标集合,采用三点法或多点坐标拟合法确定所述待测型材滚弯件的尺寸之后,还包括:将所述尺寸与型材形线进行对比,得到滚弯误差。
作为一种可选的实施方式,所述对所述成型段图像进行边缘点检测,得到边缘点坐标集合,具体包括:采用Sobel边缘检测算法对所述成型段图像进行边缘点检测,得到多个边缘点坐标;由所述边缘点坐标确定边缘点坐标集合。
本实施例的型材滚弯件在线尺寸检测方法,在型材滚弯过程中工业相机实时检测型材尺寸,并将检测数据发给上位机,上位机进行反馈控制,最后拼接为完整的滚弯件图像。这有利于提高滚弯成形精度和检测精度,减少回弹,提高产品成品率。
下面提供了一个更为具体的实施例。
如图4所示,本具体实施例的型材滚弯件在线尺寸检测方法,包括如下步骤:
S1、将工业相机固定在型材弯曲缸伸出杆或伸出杆连接件上:弯曲缸伸出杆或伸出杆连接件部位固定工业相机,以便使其能够随弯曲辊同步移动,实时检测滚弯回弹部位半径。
其中,S1中的弯曲缸,既可以是电动缸、也可以是液压缸,也可以由电机和丝杠所组成的传动装置。
S1中的伸出杆可以是弯曲缸的活塞杆或者连接杆,伸出杆连接件可以是伸出杆连接的滑块、轴承座及其他与弯曲缸伸出杆连接的装置,不受限于结构形式,可以由一个件或者多个件组成,上面通过附加支架可以安装工业相机。
S2、调整好焦距后、通过标定板进行相机图像尺寸标定:相机调整好焦距,使用标定板、标定尺或者标准件对相机进行尺寸标定,标定方法不限于传统的相机标定。
S3、局部拍摄型材弯曲件回弹后部位图片,并提取检测所拍摄型材局部外边缘各点坐标:相机在型材滚弯过程中,对型材弯曲回弹后的部位进行拍照,并利用图像识别对照片中局部弯曲型材外边缘进行坐标提取。提取方法可以采用Sobel边缘检测算法,也可以采用其他算法,利用边缘检测算法得到滚弯照片的二值图像,即黑白图像,滚弯型材边缘为白色,根据数字图像中白色像素灰度值为255,提取边缘坐标。
S4、通过三点法进行半径计算或直接用多点坐标拟合成样条曲线:将提取的S3所拍摄照片局部弯曲型材外边缘坐标,进行分段处理,然后采用三点坐标法计算各段滚弯半径。首先任取弯曲型材外边缘上三点坐标(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3),解出圆心坐标(X,Y)其中X=(gb-cf)/(eb-af),Y=(ag-ce)/(af-be),a=2x3-2x2,b=2y3-2y2
Figure BDA0002445503170000061
e=2x2-2x1,f=2y2-2y1
Figure BDA0002445503170000062
解出滚弯半径
Figure BDA0002445503170000063
也可以将连续的几段滚弯半径取平均值
Figure BDA0002445503170000064
作为滚弯半径。或者将所提取坐标数据采用NURBS拟合成样条曲线,也可以采用其他拟合方法不限于拟合方法。
S5、将计算半径或多点拟合样条曲线与型材形线进行对比,计算滚弯误差:将计算的分段半径,与滚弯型材对应半径进行对比,计算局部滚弯误差,或将样条曲线与型材型线直接对比,计算局部滚弯误差。计算误差方法可以将数模首端点与滚弯型材分段半径首端点重合,将数模首尾端点连线与辊弯型材分段半径首尾连线重合,然后以数模首尾端点连线为X坐标轴,计算不同X坐标值条件下,测量曲线之间Y轴距离,作为误差,不同X坐标下局部滚弯误差ΔY如图6所示。也可以直接将对应段数模R值与滚弯件所提取的R'做差值所得的ΔR作为误差,局部滚弯半径误差ΔR如图7所示。除该种对比方式之外,也可以以匹配度最高的部分曲线为基准,计算其他部位误差。
S6、将所拍摄的滚弯型材局部图片进行拼接,提取型材外边缘坐标点,分段计算滚弯半径或多点重新拟合样条曲线,与标准滚弯件型线进行对比,计算滚弯件各位置误差:将S3所拍摄的所有滚弯型材局部图片拼接成完整滚弯件图片,并对完整滚弯件图片进行处理,提取滚弯件外边缘坐标点,分段计算滚弯半径与标准滚弯件对应半径进行对比,或直接多点重新拟合样条曲线,与标准滚弯件型线进行对比,计算滚弯件各位置误差。拼接方法可以采用基于特征点的图像匹配算法,例如sift算法、surf算法等,通过计算特征点对图像进行拼接,也可以采用其他算法进行拼接。所述的提取型材外边缘坐标点方法与步骤S3中的方法一致,所述的分段计算滚弯半径或多点重新拟合样条曲线与步骤S4中的方法一致,与标准滚弯件型线进行对比,计算滚弯件各位置误差与步骤S5中的方法一致。型材滚弯件的图像拼接图如图5所示。
本实施例的型材滚弯件在线尺寸检测方法,采用工业相机实时对型材滚弯件的尺寸进行在线检测,可以实时对滚弯件进行矫正,且只拍摄成形段区域,相同像素的相机,拍摄区域变小使得像素精度提高。之后在对图像进行拼接,不仅提高了成形精度和检测精度,而且节约相机成本。
本发明还提供了一种型材滚弯件在线尺寸检测系统,图8为本发明实施例一种型材滚弯件在线尺寸检测系统的结构示意图。
参见图8,本实施例的型材滚弯件在线尺寸检测系统包括:
成型段图像获取模块201,用于获取待测型材滚弯件的成型段图像;所述成型段图像是由工业相机对待测型材滚弯件的弯曲回弹后的部位进行拍摄得到的;所述工业相机固定在型材弯曲缸伸出杆上或伸出杆连接件上,且随弯曲辊同步移动。
所述成型段图像为成型段局部图像或由所述成型段局部图像拼接形成的整体图像。当所述成型段图像为整体图像时,所述成型段图像的确定方法为:获取多个成型段局部图像;采用基于特征点的图像匹配算法将多个所述成型段局部图像拼接成整体图像。
边缘点检测模块202,用于对所述成型段图像进行边缘点检测,得到边缘点坐标集合。
尺寸检测模块203,用于基于所述边缘点坐标集合,采用三点法或多点坐标拟合法确定所述待测型材滚弯件的尺寸;所述尺寸采用滚弯半径或样条曲线表示。
作为一种可选的实施方式,所述尺寸检测模块203,具体包括:
分段单元,用于对所述边缘点坐标集合内的边缘点坐标进行分段处理,得到多段边缘点坐标段。
目标边缘点坐标确定单元,用于在所述边缘点坐标段中任选三个边缘点坐标作为目标边缘点坐标。
圆心确定单元,用于由所述目标边缘点坐标确定所述边缘点坐标段的圆心坐标。
滚弯半径确定单元,用于由所述圆心坐标确定所述待测型材滚弯件的滚弯半径。所述滚弯半径
Figure BDA0002445503170000081
其中,X为圆心坐标的横坐标,Y为圆心坐标的纵坐标,X=(gb-cf)/(eb-af),Y=(ag-ce)/(af-be),a=2x3-2x2,b=2y3-2y2
Figure BDA0002445503170000082
e=2x2-2x1,f=2y2-2y1
Figure BDA0002445503170000083
其中,(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)为边缘点坐标段中任选的三个边缘点坐标。
作为一种可选的实施方式,所述尺寸检测模块203,具体包括:
拟合单元,用于采用NURBS拟合方法,将所述边缘点坐标集合中边缘点坐标拟合成样条曲线。
作为一种可选的实施方式,所述型材滚弯件在线尺寸检测系统还包括:
焦距调整单元,用于调整所述工业相机的焦距;
标定单元,用于采用标定板、标定尺或标准件对焦距调好后的工业相机进行标定,得到标定好的工业相机。
作为一种可选的实施方式,所述型材滚弯件在线尺寸检测系统还包括:
误差计算单元,用于将所述尺寸与型材形线进行对比,得到滚弯误差。
作为一种可选的实施方式,所述边缘点检测模块202,具体包括:
边缘检测单元,用于采用Sobel边缘检测算法对所述成型段图像进行边缘点检测,得到多个边缘点坐标。
集合确定单元,用于由所述边缘点坐标确定边缘点坐标集合。
本实施例的型材滚弯件在线尺寸检测系统,采用工业相机实时对型材滚弯件的尺寸进行在线检测,可以实时对滚弯件进行矫正,且只拍摄成形段区域,相同像素的相机,拍摄区域变小使得像素精度提高。之后在对图像进行拼接,不仅提高了成形精度和检测精度,而且节约相机成本。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种型材滚弯件在线尺寸检测方法,其特征在于,包括:
获取待测型材滚弯件的成型段图像;所述成型段图像是由工业相机对待测型材滚弯件的弯曲回弹后的部位进行拍摄得到的;所述工业相机固定在型材弯曲缸伸出杆上或伸出杆连接件上,且随弯曲辊同步移动;
对所述成型段图像进行边缘点检测,得到边缘点坐标集合;
基于所述边缘点坐标集合,采用三点法或多点坐标拟合法确定所述待测型材滚弯件的尺寸;所述尺寸采用滚弯半径或样条曲线表示。
2.根据权利要求1所述的一种型材滚弯件在线尺寸检测方法,其特征在于,所述成型段图像为成型段局部图像或由所述成型段局部图像拼接形成的整体图像。
3.根据权利要求1所述的一种型材滚弯件在线尺寸检测方法,其特征在于,基于所述边缘点坐标集合,采用三点法确定所述待测型材滚弯件的尺寸,具体包括:
对所述边缘点坐标集合内的边缘点坐标进行分段处理,得到多段边缘点坐标段;
在所述边缘点坐标段中任选三个边缘点坐标作为目标边缘点坐标;
由所述目标边缘点坐标确定所述边缘点坐标段的圆心坐标;
由所述圆心坐标确定所述待测型材滚弯件的滚弯半径。
4.根据权利要求1所述的一种型材滚弯件在线尺寸检测方法,其特征在于,基于所述边缘点坐标集合,采用多点坐标拟合法确定所述待测型材滚弯件的尺寸,具体包括:
采用NURBS拟合方法,将所述边缘点坐标集合中边缘点坐标拟合成样条曲线。
5.根据权利要求1所述的一种型材滚弯件在线尺寸检测方法,其特征在于,在所述获取待测型材滚弯件的成型段图像之前,还包括:
调整所述工业相机的焦距;
采用标定板、标定尺或标准件对焦距调好后的工业相机进行标定,得到标定好的工业相机。
6.根据权利要求1所述的一种型材滚弯件在线尺寸检测方法,其特征在于,在所述基于所述边缘点坐标集合,采用三点法或多点坐标拟合法确定所述待测型材滚弯件的尺寸之后,还包括:
将所述尺寸与型材形线进行对比,得到滚弯误差。
7.根据权利要求2所述的一种型材滚弯件在线尺寸检测方法,其特征在于,当所述成型段图像为整体图像时,所述成型段图像的确定方法为:
获取多个成型段局部图像;
采用基于特征点的图像匹配算法将多个所述成型段局部图像拼接成整体图像。
8.根据权利要求1所述的一种型材滚弯件在线尺寸检测方法,其特征在于,所述对所述成型段图像进行边缘点检测,得到边缘点坐标集合,具体包括:
采用Sobel边缘检测算法对所述成型段图像进行边缘点检测,得到多个边缘点坐标;
由所述边缘点坐标确定边缘点坐标集合。
9.根据权利要求3所述的一种型材滚弯件在线尺寸检测方法,其特征在于,所述滚弯半径
Figure FDA0002445503160000021
其中,X为圆心坐标的横坐标,Y为圆心坐标的纵坐标,X=(gb-cf)/(eb-af),Y=(ag-ce)/(af-be),a=2x3-2x2,b=2y3-2y2
Figure FDA0002445503160000022
e=2x2-2x1,f=2y2-2y1
Figure FDA0002445503160000023
其中,(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)为边缘点坐标段中任选的三个边缘点坐标。
10.一种型材滚弯件在线尺寸检测系统,其特征在于,包括:
成型段图像获取模块,用于获取待测型材滚弯件的成型段图像;所述成型段图像是由工业相机对待测型材滚弯件的弯曲回弹后的部位进行拍摄得到的;所述工业相机固定在型材弯曲缸伸出杆上或伸出杆连接件上,且随弯曲辊同步移动;
边缘点检测模块,用于对所述成型段图像进行边缘点检测,得到边缘点坐标集合;
尺寸检测模块,用于基于所述边缘点坐标集合,采用三点法或多点坐标拟合法确定所述待测型材滚弯件的尺寸;所述尺寸采用滚弯半径或样条曲线表示。
CN202010278096.3A 2020-04-10 2020-04-10 一种型材滚弯件在线尺寸检测方法及系统 Active CN111429449B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010278096.3A CN111429449B (zh) 2020-04-10 2020-04-10 一种型材滚弯件在线尺寸检测方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010278096.3A CN111429449B (zh) 2020-04-10 2020-04-10 一种型材滚弯件在线尺寸检测方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111429449A CN111429449A (zh) 2020-07-17
CN111429449B true CN111429449B (zh) 2023-06-13

Family

ID=71556163

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010278096.3A Active CN111429449B (zh) 2020-04-10 2020-04-10 一种型材滚弯件在线尺寸检测方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111429449B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113310448B (zh) * 2021-05-27 2022-10-25 鹰领航空高端装备技术秦皇岛有限公司 一种滚弯成形结构件曲率半径在线检测装置及其检测方法
CN113579023B (zh) * 2021-06-23 2023-03-10 新乡市中智重工机械设备有限公司 基于激光测量的型钢弯曲方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0961121A (ja) * 1995-08-25 1997-03-07 Sumitomo Electric Ind Ltd 寸法計測装置及び計測方法
WO2015154117A1 (de) * 2014-04-09 2015-10-15 Stonawski, Rudolf Einrichtung und verfahren zum biegen eines profilelements
CN109146950A (zh) * 2018-09-30 2019-01-04 燕山大学 一种利用板材热弯曲工艺弯曲角在线测量方法
CN109883336A (zh) * 2019-03-20 2019-06-14 中国船舶重工集团公司第七一六研究所 一种面向船舶曲面板材加工过程中的测量系统及测量方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0961121A (ja) * 1995-08-25 1997-03-07 Sumitomo Electric Ind Ltd 寸法計測装置及び計測方法
WO2015154117A1 (de) * 2014-04-09 2015-10-15 Stonawski, Rudolf Einrichtung und verfahren zum biegen eines profilelements
CN109146950A (zh) * 2018-09-30 2019-01-04 燕山大学 一种利用板材热弯曲工艺弯曲角在线测量方法
CN109883336A (zh) * 2019-03-20 2019-06-14 中国船舶重工集团公司第七一六研究所 一种面向船舶曲面板材加工过程中的测量系统及测量方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Online shape prediction and control technology of cold rolled strip during continuous annealing;Bai,ZH,et al;Ironmaking &Steelmaking;第42卷(第10期);791-796 *
计算机视觉测量在板材滚弯成形中的应用研究;茅云生,候磊,王呈方;船舶工程(第02期);46-48 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111429449A (zh) 2020-07-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109410207B (zh) 一种基于ncc特征的无人机巡线图像输电线路检测方法
CN110264525B (zh) 一种基于车道线与目标车辆的相机标定方法
CN111429449B (zh) 一种型材滚弯件在线尺寸检测方法及系统
CN115096206B (zh) 一种基于机器视觉的零件尺寸高精度测量方法
CN108447070B (zh) 一种基于像素向量不变关系特征的工业零件缺损检测算法
CN110211186B (zh) 用于校准摄像头相对于校准图案的位置和取向的方法
CN114693760A (zh) 图像校正方法、装置及系统、电子设备
CN109559353B (zh) 摄像模组标定方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN110260818B (zh) 一种基于双目视觉的电子连接器鲁棒检测方法
CN106296587B (zh) 轮胎模具图像的拼接方法
CN105678740A (zh) 一种相机几何标定处理方法及装置
EP3298764A1 (en) Method and arrangement for calibration of cameras
CN109671084B (zh) 一种工件形状的测量方法
CN113758439A (zh) 热态环件轧制成形过程中几何参数在线测量方法及装置
CN111815511A (zh) 一种全景图像拼接方法
CN113920065B (zh) 用于工业现场的视觉检测系统成像质量评价方法
CN113379854B (zh) 相机图像融合方法及相机图像融合系统
CN114963981A (zh) 一种基于单目视觉的筒状零件对接非接触式测量方法
JP2007094536A (ja) 対象物追跡装置及び対象物追跡方法
CN118014913B (zh) 一种智能驾驶摄像头影像快速校正的方法
JP2008287338A (ja) 画像処理装置
CN115205511B (zh) 一种基于计算机视觉的舵翼偏角检测方法及系统
CN117853593B (zh) 基于二维码的线阵相机标定方法
KR20180076458A (ko) 우주 환경에서 스테레오 카메라를 이용한 마커기반의 거리 추정 알고리즘
CN111008564B (zh) 一种非配合式人脸图像识别方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant