CN112215846B - 一种基于三维点云的钢坯计数方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开一种基于三维点云的钢坯计数方法及系统，当接收到就位信号，控制三维视觉设备拍摄钢坯图像，就位信号是分坯装置检测到钢坯从冷床运输到预设位置时发送的；根据从钢坯图像中获取的三维点云数据，识别钢坯图像中包含的钢坯形态，钢坯形态包括单坯和并坯；每识别到一个单坯，将计数量累计加1；当识别到并坯时，根据并坯点云曲面中的Z坐标，确定并坯类型，并根据并坯类型统计并坯中包含的钢坯数量M，将计数量累计加M。本申请对计数量的不断累加和动态更新，实时自动、准确地统计出运输到分坯装置中的钢坯总数，尤其是遇到并坯形态时，仍能准确识别出并坯中的钢坯数量，避免漏识别和错识别，提高了钢坯计数的准确性和效率。

Description

一种基于三维点云的钢坯计数方法及系统

技术领域

本申请涉及视觉检测技术领域，尤其涉及一种基于三维点云的钢坯计数方法及系统。

背景技术

在一些应用场景中，需要对连铸下线的钢坯进行计数，以便统计每批运输的钢坯的实际数量，传统方式是由工人现场查数，但这类方式人工劳动强度大，并且钢坯计数效率低。

为适应钢坯生产制造的智能化要求，可以在一批钢坯由冷床运输到分坯装置中时，拍摄钢坯图像，通过对钢坯图像进行处理，识别出图像中包括的钢坯数量，从而实现自动化计数。但连铸钢坯在实际冷床运输的过程中，经常会出现多个钢坯并排叠加的情况，即所谓的并坯形态，而现有的图像处理技术无法准确识别并坯中包括的钢坯数量，出现漏识别和误识别等问题，导致钢坯计数出现错误。

发明内容

为解决上述背景技术中论述的问题，本申请提供一种基于三维点云的钢坯计数方法及系统，可根据钢坯在冷床上的运输状态，自动、准确地统计所运输的钢坯的真实数量，提高了钢坯计数的准确性和效率。

第一方面，本申请提供一种基于三维点云的钢坯计数方法，包括：

当接收到就位信号，控制三维视觉设备拍摄钢坯图像；其中，所述就位信号是分坯装置检测到钢坯从冷床运输到预设位置时发送的；

根据从所述钢坯图像中获取的三维点云数据，识别所述钢坯图像中包含的钢坯形态，所述钢坯形态包括单坯和并坯；

当根据三维点云数据确定钢坯在其邻域内无叠加其他钢坯，则识别所述钢坯为单坯；每识别到一个单坯，将计数量累计加1；

当根据三维点云数据确定存在多个钢坯叠加时，则识别到并坯；根据并坯的点云曲面中的Z坐标，确定并坯类型，并根据所述并坯类型统计并坯中包含的钢坯数量M，将计数量累计加M。

在一些实施例中，按照如下方式确定并坯类型：在并坯的点云曲面中，如果相邻两个钢坯端面之间存在因Z坐标不同而生成的分割线，则确定并坯类型为错位型并坯。

在一些实施例中，按照如下方式统计并坯中包含的钢坯数量M：当确定并坯类型为错位型并坯时，获取并坯的点云曲面中包含的所述分割线的数量N，则并坯中包含的钢坯数量M=N+1。

在一些实施例中，按照如下方式确定并坯类型：在并坯的点云曲面中，如果相邻两个钢坯端面的Z坐标相等，则确定并坯类型为对齐型并坯。

在一些实施例中，按照如下方式统计并坯中包含的钢坯数量M：当确定并坯类型为对齐型并坯时，计算标准规格下每个钢坯端面的标准周长L_b，以及，计算并坯的点云曲面的周长L；如果满足2.1×L_b＞L≥2×L_b，则并坯中包含的钢坯数量M=2；如果满足（K+0.1）×L_b≥L≥（K -0.9）×L_b，K≥3，则并坯中包含的钢坯数量M= K。

在一些实施例中，按照如下方式统计并坯中包含的钢坯数量M：

当确定并坯类型为对齐型并坯时，则以钢坯端面的标准规格所对应的基准点云集合为单位，在并坯的点云曲面中沿X轴方向构建目标竖直棱线；所述目标竖直棱线表示为{z=z0，x=xi}，z0为对齐型并坯的点云曲面的Z坐标，xi是以所述基准点云集合沿X轴的长度为间隔，沿X轴方向对所述点云曲面进行划分而得到的分割线X坐标分布，1≤i≤N；则并坯中包含的钢坯数量M=N+1。

在一些实施例中，按照如下方式统计并坯中包含的钢坯数量M：当确定并坯类型为对齐型并坯时，计算标准规格下每个钢坯端面的标准面积S_b，以及，计算并坯的点云曲面的总面积S，则并坯中包含的钢坯数量M=S/S_b。

在一些实施例中，按照如下方式确定并坯类型：

在并坯的点云曲面中，如果相邻两个钢坯端面之间存在因Z坐标不同而生成的分割线，则将所述分割线划分出的各钢坯端面分别与面积阈值进行比较；

如果至少存在一个钢坯端面的面积大于所述面积阈值，则确定并坯类型为复合型并坯。

在一些实施例中，按照如下方式统计并坯中包含的钢坯数量M：

当确定并坯类型为复合型并坯时，获取并坯的点云曲面中包含的所述分割线的数量Q；

从所述复合型并坯中提取出对齐型子并坯，并按照对齐型并坯的计数方式，计算对齐型子并坯中包含的钢坯数量P，则并坯中包含的钢坯数量M=Q+P。

第二方面，本申请提供一种基于三维点云的钢坯计数系统，包括：

三维视觉设备，用于拍摄钢坯图像；

控制系统，与三维视觉设备连接，被配置为执行：

当接收到就位信号，控制三维视觉设备拍摄钢坯图像；其中，所述就位信号是分坯装置检测到钢坯从冷床运输到预设位置时发送的；

根据从所述钢坯图像中获取的三维点云数据，识别所述钢坯图像中包含的钢坯形态，所述钢坯形态包括单坯和并坯；

当根据三维点云数据确定钢坯在其邻域内无叠加其他钢坯，则识别所述钢坯为单坯；每识别到一个单坯，将计数量累计加1；

当根据三维点云数据确定存在多个钢坯叠加时，则识别到并坯；根据并坯的点云曲面中的Z坐标，确定并坯类型，并根据所述并坯类型统计并坯中包含的钢坯数量M，将计数量累计加M。

在本申请实施例中，当接收到就位信号时，说明钢坯已经从冷床运输到分坯装置，并且钢坯会在分坯装置中的预设位置处短暂停留，以便进行图像采集，本申请的关键在于利用钢坯图像获得的三维点云数据，来识别图像中包含的钢坯形态，钢坯形态包括单坯和并坯，单坯的相邻位置处无其他钢坯，并坯是指至少存在两个钢坯并排放置，即存在多个钢坯叠加的情况。单坯只需将计数量加1即可，而若遇到并坯，则需要根据并坯点云曲面中的Z坐标进一步确定并坯类型，比如错位型、对齐型和复合型等，根据不同的并坯类型，采用相应的计数方式统计并坯中钢坯的数量M，然后将计数量累计加M即可，通过对计数量的不断累加和动态更新，可以实时准确地统计出运输到分坯装置中的钢坯总数，从而自动、精准地完成钢坯计数，尤其是遇到并坯的运输形态，仍能准确识别出并坯中的钢坯数量，避免漏识别和错识别，提高了钢坯计数的准确性和效率。

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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示例性示出了基于三维点云的钢坯计数系统的应用场景俯视图；

图2示例性示出了基于三维点云的钢坯计数系统的应用场景侧视图；

图3示例性示出了三维视觉设备的结构示意图；

图4示例性示出了三维视觉传感器的结构示意图；

图5示例性示出了基于三维点云的钢坯计数系统的电控连接示意图；

图6示例性示出了基于三维点云的钢坯计数方法的流程图；

图7示例性示出了仅有一个钢坯的点云图像；

图8示例性示出了包含两个钢坯的点云图像；

图9示例性示出了并坯识别的原理示意图；

图10示例性示出了对齐型并坯的分割原理示意图；

图11示例性示出了复合型并坯的分割原理示意图。

图例说明：1-冷床；2-分坯装置；3-三维视觉设备，31-支架，32-三维视觉传感器，321-光机，322-相机组件，323-底板；4-钢坯；5-控制系统，51-PLC控制器，52-计算机；6-语音装置。

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、完整的描述，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。

如图1和图2所示，提供了钢坯计数的应用场景，基于三维点云的钢坯计数系统整体上包括三维视觉设备3和控制系统。连铸下线的钢坯4通过冷床1运输到分坯装置2，分坯装置2中具有一个预设位置，当钢坯4运动到预设位置处时，分坯装置2会向控制系统发送就位信号，同时钢坯4会在预设位置处短暂停留，以便三维视觉设备3采集钢坯图像。钢坯计数系统位于分坯装置2的一侧，并且与所述预设位置保持对应，便于拍摄钢坯4的端面图像，钢坯4一般为条形的长方体结构，端面是指长方体任意一端的底面。

在一些实施例中，钢坯计数系统还包括语音装置6，语音装置6用于根据钢坯数量的统计结果，播报计数量，从而利于现场作业人员获知运输的钢坯数量。

在一些实施例中，如图3所示，三维视觉设备3包括支架31和三维视觉传感器32。支架31用于支撑和固定三维视觉传感器32，支架31固定在分坯装置2预设位置处一侧的地面上，并使得三维视觉传感器32正对朝向停留在预设位置处的钢坯4的端面，从而准确拍摄钢坯图像，便于后续识别钢坯形态和钢坯计数。

在一些实施例中，如图4所示，三维视觉传感器32包括光机321、相机组件322和底板323，底板323的底面固定在支架31上，光机321和相机组件322固定在底板323的顶面，光机321提供光源，相机组件322包括两个相机，两个相机可以对称安装在光机321两侧。两个相机可以呈一定夹角安装在底板323上，两个相机组成的夹角一般为12度~20度，可以提高获取三维点云数据的精度。

在一些实施例中，如图5所示，控制系统5可以细化为包括PLC控制器51和计算机52，PLC控制器51和计算机52之间可以进行通信。具体地，三维视觉传感器32与计算机52电连接；分坯装置2和语音装置6分别与PLC控制器51电连接。

在具体的控制流程上，每一炉钢坯在计数前，PLC控制器51需要从现场获取钢坯的标准规格，并将标准规格发送给计算机52，以便后续计算机52根据标准规格进行并坯形态的相关计算和处理，该内容将在后文具体说明。钢坯4从冷床运输到分坯装置2的预设位置处时，分坯装置2向PLC控制器51发送就位信号。

计算机52接收到PLC控制器51转发的就位信号后，控制三维视觉设备3拍摄钢坯图像，并根据从钢坯图像中获取的三维点云数据，识别钢坯形态，所述钢坯形态包括单坯和并坯，单坯的相邻位置处无其他钢坯，并坯是指至少存在两个钢坯并排放置，即存在多个钢坯叠加的情况。单坯只需将计数量加1即可，而若遇到并坯，则需要进一步确定并坯类型，比如错位型、对齐型和复合型等，根据不同的并坯类型，采用相应的计数方式统计并坯中钢坯的数量M，然后将计数量累计加M即可。当统计完当前一炉运输的钢坯数量后，控制语音装置6播报具体对应的计数量即可，则当前计数流程结束，可等待下一炉钢坯的传送到来。

前述内容是从系统角度描述了钢坯计数的控制流程，下面将基于三维点云技术的角度，具体说明如何根据识别到的钢坯形态进行计数，尤其是如何识别并坯中包含的钢坯数量。

在一些实施例中，如图6所示，提供一种基于三维点云的钢坯计数方法，所述方法的执行主体是控制系统5，包括如下程序步骤：

步骤S10，当接收到就位信号，控制三维视觉设备拍摄钢坯图像；其中，所述就位信号是分坯装置检测到钢坯从冷床运输到预设位置时发送的。

步骤S20，根据从所述钢坯图像中获取的三维点云数据，识别所述钢坯图像中包含的钢坯形态，所述钢坯形态包括单坯和并坯。

步骤S30，每识别到一个单坯，将计数量累计加1。

步骤S40，当识别到并坯时，根据并坯的点云曲面中的Z坐标，确定并坯类型，并根据所述并坯类型统计并坯中包含的钢坯数量M，将计数量累计加M。

对于步骤S20，本申请是基于三维点云技术来实现，首先对三维点云技术给出相关介绍。三维视觉传感器32采集物体的三维点云数据，在三维坐标系XYZ下，三维点云数据即是点云在X、Y和Z方向上的数值，量纲为mm，例如型号Kinect2相机的点云之间的间距为1mm。控制系统中可以配置专门的点云处理系统，对获取的三维点云数据进行去除背景点云和干扰点云，以及点云数据预处理等计算过程。

在一些实施例中，在去除背景点云时，可以采用直通滤波方法去除部分背景点数据，比如使用直通滤波时设置参数可以滤除y>220mm或y<50mm范围内的点云数据；进一步在去除背景点云时，当三维视觉设备3非水平正对着钢坯4拍摄时，还可能用到带法线的平面模板匹配法去除背景点数据，如平面方程为ax+by+cz+d=0，平面模板法线设置为（0，1，0）来表示垂直地面向上，因此通过标定时预设法线角度阈值，可以滤除三维视觉设备非水平时钢坯下端冷床造成的影响；进一步滤除点云数据中的孤点、离群点等干扰点云，可以采用的算法如半径滤波等；进一步地，进行下采样滤波处理，比如使用体素栅格法或随机采样法，经过滤波平滑处理后，点云数量将减少，且点云之间的间距将发生变化，比如若使用体素栅格滤波，将栅格大小设置为原始点距两倍时，则X、Y和Z方向上点云间的间距将变为2倍；将滤波后的点云数据进行平滑处理，如使用移动最小二乘法函数，能够使得滤波后的相邻点具有更好的规律性，点云曲面更光顺平滑。

在一些实施例中，可以采用如超体聚类或者区域生长法等分割算法，对三维点云数据进行分割，以获取目标点云。

在一些实施例中，可以根据PLC控制器51接收到现场钢坯的标准规格，通过标定获取标准规格下钢坯端面的点云数量，从而设置点云数量的阈值Dnum，通过阈值Dnum可以进一步过滤掉无关的点云，保留钢坯端面和钢坯侧面的点云曲面（当钢坯倾斜或尚未进入视野范围内时，钢坯图像中会具有钢坯侧面的点云）。图7和图8示出了点云预处理后的点云图像，图7中仅有一个钢坯，图8中包含两个钢坯。在图8中同一标准规格的钢坯的点云呈现出不同大小，这是由于两个钢坯在Z轴方向上的数值不同所导致，左边的点云Z值相对较大，而右边的点云Z值相对较小，也表明左边的钢坯距离三维视觉设备3较远，右边的钢坯距离三维视觉设备3较近。图7和图8的示例中，每个钢坯都是独立置放，其钢坯形态都属于单坯，单坯可以轻易区分和识别出来，因此每识别出一个单坯，只需将计数量加1即可。

在一些实施例中，为获得连接信息和拓扑结构，可以进一步对聚类后得到的三维点云数据进行点云曲面的重建，重建方式比如采用三角面片化，使用贪婪投影三角化算法，可以将拍摄物体的三维点云数据（包括钢坯端面和钢坯侧面）模型转化成由若干个小三角面片组成。

在一些实施例中，需要提取出钢坯端面和钢坯侧面的曲面，具体的实现方式可以是：采用RANSAC算法，判断上述重建后的点云曲面的分布特征，选用平面模型对点云曲面的离散点进行拟合，得到每个点云曲面中各面片的隐式表达，由于钢坯表面会生成氧化铁皮，导致钢坯端面和钢坯侧面的曲面中出现诸多面片，需要对同一个曲面中各面片进行NURBS曲面拟合，得到每个曲面的参数表达式。

在进一步的实施例中，在获取钢坯端面和钢坯侧面的曲面之后，还需要获取钢坯端面（或者还包括钢坯侧面）的棱线，具体的实现方式比如是：计算钢坯端面的曲率信息，通过设置局部特征权值和筛选曲率极限值点，来识别区域特征点，根据特征点的局部特征权值大小，筛选出特征权值最大的点作为种子点，建立最小生成树，构建连通区域，将特征点连接成线，分割、细化细小分支，从而提取出特征线。其中，获取钢坯端面的曲率信息可以采用主成分分析法、移动最小二乘法；或者，也可采用RANSAC算法，根据相邻平面的交集获得特征线。

由于钢坯呈长方体结构，因此可以提取出多条不同方向的棱线，本申请中识别钢坯端面以及钢坯计数主要使用竖直棱线，因此需要从多条棱线中进一步筛选出竖直方向（即Y轴方向）的棱线。在一些实施例中，遍历每条棱线上的点云，当一条棱线中绝大部分点云的X坐标值一致，并且Z坐标值一致，则认为该棱线属于竖直棱线，保留所有竖直棱线，并筛除其他非竖直棱线。当竖直棱线筛选完成后，即可启动钢坯形态的识别流程。需要说明的是，前述三维点云数据的相关内容和算法可以参照现有技术，本申请实施例不再赘述。

由于单坯在其一定邻域范围内无叠加其他钢坯，因此在钢坯图像中能直接精准地获取到单坯的端面，从而确定钢坯属于单坯；而并坯是多个钢坯并排叠加在一起，也具有较为显著的形态特征，在点云图像中，多个钢坯端面并排组合在一起，形成并坯的点云曲面。本申请主要针对并坯中钢坯数量的识别和统计，由于并坯中包含的各钢坯在Z轴方向上相对位置的差异性，因此并坯还可细化为多种类型，包括错位型、对齐型和复合型。每种并坯类型需要采用相对应的计数方案，因此在钢坯图像中识别到并坯时，进一步准确判别出并坯所属的类型。

在实现步骤S40的一些实施例中，如图9所示，以4个钢坯发生并坯为例，并坯类型可以被细化为错位型并坯、对齐型并坯和复合型并坯。图9中（a）示出了错位型并坯的情况，错位型是指在并坯的点云曲面中，任意相邻的两个钢坯端面的Z坐标不相等，即在Z方向上存在前后错位。由于三维点云数据考虑了图像在Z方向上的深度信息，因此当出现错位型并坯时，可以根据Z向深度值的差异进行端面分割，比如采用超体聚类或者区域生成法等分割算法，自动将并坯的点云曲面分割成不同的钢坯端面，体现为相邻两个钢坯端面之间存在分割线。从图9中（a）可以看出，虽然并坯的点云曲面中包括多个并排组合的钢坯端面，但是每个钢坯端面之间具有明显的分割界限，因此如果确定并坯类型属于错位型并坯，获取并坯的点云曲面中包含的分割线的数量N，则并坯中包含的钢坯数量M=N+1，即可将计数量累计加M。对于图9中（a）的示例，分割线的数量N为3，3条分割线划分出4个钢坯端面，分别为钢坯端面1、钢坯端面2、钢坯端面3和钢坯端面4，即并坯中钢坯数量M等于4。

图9中（b）示出了对齐型并坯的情况，对齐型是指在并坯的点云曲面中，任意相邻的两个钢坯端面的Z坐标相等，即并坯中各钢坯在Z方向上不存在前后错位，各钢坯的前端面是对齐重合的，因此体现在（b）中，多个钢坯端面之间没有明确的分割界限（即无分割线），而是相互连接组合成了同一个点云曲面，这种形态下无法显而易见地识别出并坯中包含的钢坯数量M。

对此在一些实施例中，如果确定并坯属于对齐型，则根据从现场获取的钢坯的标准规格，可以在标定时获知标准规格下钢坯端面的点云数量和分布，从而得到基准点云集合。以此基准点云集合为单位，在并坯的点云曲面中沿X轴方向构建目标竖直棱线，所述目标竖直棱线表示为{z=z0，x=xi}，其中z0为对齐型并坯的点云曲面的Z坐标，xi是以基准点云集合沿X轴的长度H_b为间隔，沿X轴方向对点云曲面进行划分而得到的分割线X坐标分布，1≤i≤N，N表示目标竖直棱线（即分割线）被构建的数量。简而言之，就是在点云曲面中沿X轴方向，每间隔基准点云集合的长度H_b，标记一条与Y轴平行的目标竖直棱线li，直至遍历{z=z0，x=x_a}~{z=z0，x=x_b}之间的点云区域，遍历完成后可以得到N条目标竖直棱线，N≥1。其中，x_a为点云曲面的最左侧边缘的X坐标值，x_b为点云曲面的最右侧边缘的X坐标值。通过这种构建目标竖直棱线的方式，实现对齐型并坯中各钢坯端面的分割，其分割效果与图9中（a）相似，最终可划分出M=N+1个钢坯端面，然后将计数量累计加M。如图10所示，可以构建出3个目标竖直棱线，分别为l1、l2和l3，从而分割出4个钢坯端面，分别为钢坯端面1、钢坯端面2、钢坯端面3和钢坯端面4，即并坯中钢坯数量M等于4。

如果确定并坯属于对齐型，不限于上述构建目标竖直棱线对并坯进行分割的方式。比如在其他实施例中，可以计算标准规格下每个钢坯端面的标准面积S_b，以及，计算并坯的点云曲面的总面积S；根据标准面积S_b和并坯的点云曲面的总面积S，通过M=S/S_b，即可计算出并坯的点云曲面中钢坯端面的数量，即并坯中包含的钢坯数量M。当并坯中包含的钢坯数量M确定后，由于并坯中各钢坯都符合标准规格，因此可均等分割并坯的点云曲面，比如确定并坯中包含4个钢坯，则将点云曲面均等分割成4个面积份，每个面积份对应一个钢坯端面，然后完成对各钢坯端面的分割。

在一些实施例中，可以通过三角面片顶点的索引，获取构成三角面片的顶点空间坐标信息，继而得出每个三角面片的边长，再根据海伦公式得到钢坯端面的标准面积S_b，海伦公式计算如下：

上述海伦公式中，st _i 为面片化后每个小三角形的面积；p _i 为面片化后每个小三角形周长的一半；a _i 、b _i 和c _i 分别为面片化后每个小三角形的各边边长；n为总面片数；i表示面片索引数。

在一些实施例中，如果确定并坯属于对齐型，还可以计算标准规格下每个钢坯端面的标准周长L_b，同一规格、在同一Z方向上标准周长L_b的值基本是确定的；以及，计算并坯的点云曲面的周长L，参照图9中的（b），L为多个钢坯端面组合成的点云曲面的周长。之后通过比较标准周长L_b和并坯的点云曲面的周长L，来确定并坯中确切的钢坯数量M。由于钢坯的周长较为稳定，特别是视野中只出现部分钢坯端面时，使用周长进行并坯数量判别可以提高钢坯计数的准确性。具体地，如果满足2.1×L_b＞L≥2×L_b，表明并坯中存在2个Z向端面对齐的钢坯，即并坯中包含的钢坯数量M=2，则将计数量累计加2；如果满足（K+0.1）×L_b≥L≥（K-0.9）×L_b，K≥3，表明并坯中存在K个Z向端面对齐的钢坯，即并坯中包含的钢坯数量M= K，则将计数量累计加K。

在一些实施例中，获得钢坯端面的点云曲面后，可以按照如下方式计算标准规格下每个钢坯端面的标准周长L_b：初始化一个n×n的零矩阵，用以统计叶片三角面片中所有边长的使用次数，n为钢坯端面所包含的点云数量，遍历所有三角面片中顶点的索引，每当统计到三角边a _i，j ，令矩阵中相应元素值加1，最终将零矩阵赋值为如下的上三角矩阵：

统计上述矩阵A _n×n 中值为1的元素，找到点云中相应的点，根据距离公式计算出位于叶片边缘端面的边长d _i ，然后将所有边长d _i 累加求和，即可得到钢坯端面的标准周长L_b，计算公式如下：

图9中（c）示出了复合型并坯的情况，复合型是指并坯中既存在错位型又存在对齐型。比如图9中（c），第一个钢坯和第二个钢坯之间存在错位，第二个钢坯和第三个钢坯之间存在错位，第三个钢坯和第四个钢坯的前端面对齐，因此该并坯的点云曲面呈现为包括钢坯端面1、钢坯端面2和钢坯端面3，钢坯端面1与钢坯端面2之间存在分割线，钢坯端面2与钢坯端面3之间存在分割线，钢坯端面3则是第三个钢坯和第四个钢坯的端面组合。也就是说，在整体并坯中又嵌套了一个小的对齐型并坯，本申请将这个嵌套的小对齐型并坯命名为对齐型子并坯，图9中（c）的对齐型子并坯包括第三个钢坯和第四个钢坯。

在一些实施例中，按照如下方式确定并坯类型：在并坯的点云曲面中，如果相邻两个钢坯端面之间存在因Z坐标不同而生成的分割线，则将所述分割线划分出的各钢坯端面分别与面积阈值进行比较；如果至少存在一个钢坯端面的面积大于所述面积阈值，则确定并坯类型为复合型并坯。其中，面积阈值可以根据实际应用进行选取，比如可选取前述计算出的标准规格下每个钢坯端面的标准面积S_b。

以图9中（c）为例说明，通过2条分割线可划分出钢坯端面1、钢坯端面2和钢坯端面3，将这3个钢坯端面分别与面积阈值进行比较，在各钢坯都符合标准规格的前提下，钢坯端面1和钢坯端面2（分割后每个都相当于单坯）的面积都小于或等于面积阈值，其中小于面积阈值可能是由于钢坯相较于X轴出现倾斜（即斜坯）或者钢坯距离三维视觉设备3较远（即短坯），而钢坯端面3由于是两个钢坯的端面组合，即钢坯端面3对应于对齐型子并坯，所以钢坯端面3的面积会大于面积阈值。因此，通过这种方式判断出至少有一个钢坯端面的面积大于面积阈值，说明并坯中存在对齐型子并坯，因此可以确定整体并坯属于复合型。

在一些实施例中，当确定并坯类型为复合型并坯时，由于复合型并坯中同时具有错位型和对齐型，因此对于错位部分，可以获取并坯的点云曲面中包含的分割线的数量Q；以及，根据并坯的点云曲面中的分割线和边缘线，从复合型并坯中提取出对齐型子并坯，并计算对齐型子并坯中包含的钢坯数量P，则并坯中包含的钢坯数量M=Q+P。其中，对齐型子并坯中包含的钢坯数量P的计算方式可以参照前述对齐型并坯，本质上都是针对对齐型的计数方式，这里不再赘述。对于图9中（c）示出的复合型并坯中的对齐型子并坯进行分割后，如图11所示，其中包括2条错位分割线，即Q=2；钢坯端面3对应的对齐型子并坯中，通过构建的目标竖直棱线（即图11中的虚线）分割出2个钢坯，即P=2，因此复合型并坯中包含的钢坯数量M=4，将计数量累计加4即可。

由以上技术方案可知，当接收到就位信号时，说明钢坯已经从冷床运输到分坯装置，并且钢坯会在分坯装置中的预设位置处短暂停留，以便进行图像采集，本申请的关键在于利用钢坯图像获得的三维点云数据，来识别图像中包含的钢坯形态，钢坯形态包括单坯和并坯，单坯的相邻位置处无其他钢坯，并坯是指至少存在两个钢坯并排放置，即存在多个钢坯叠加的情况。单坯只需将计数量加1即可，而若遇到并坯，则需要进一步确定并坯类型，比如错位型、对齐型和复合型等，根据不同的并坯类型，采用相应的计数方式统计并坯中钢坯的数量M，然后将计数量累计加M即可，通过对计数量的不断累加和动态更新，可以实时准确地统计出运输到分坯装置中的钢坯总数，从而自动、精准地完成钢坯计数，尤其是遇到并坯的运输形态，仍能准确识别出并坯中的钢坯数量，避免漏识别和错识别，提高了钢坯计数的准确性和效率。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由所附的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (8)

1.一种基于三维点云的钢坯计数方法，其特征在于，包括：

当接收到就位信号，控制三维视觉设备拍摄钢坯图像；其中，所述就位信号是分坯装置检测到钢坯从冷床运输到预设位置时发送的；

根据从所述钢坯图像中获取的三维点云数据，识别所述钢坯图像中包含的钢坯形态，所述钢坯形态包括单坯和并坯；

当根据三维点云数据确定钢坯在其邻域内无叠加其他钢坯，则识别所述钢坯为单坯；每识别到一个单坯，将计数量累计加1；

当根据三维点云数据确定存在多个钢坯叠加时，则识别到并坯；根据并坯的点云曲面中的Z坐标，确定并坯类型，并根据所述并坯类型统计并坯中包含的钢坯数量M，将计数量累计加M；

其中，按照如下方式确定并坯类型：在并坯的点云曲面中，如果相邻两个钢坯端面之间存在因Z坐标不同而生成的分割线，则确定并坯类型为错位型并坯；或者，在并坯的点云曲面中，如果相邻两个钢坯端面的Z坐标相等，则确定并坯类型为对齐型并坯。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照如下方式统计并坯中包含的钢坯数量M：

当确定并坯类型为错位型并坯时，获取并坯的点云曲面中包含的所述分割线的数量N，则并坯中包含的钢坯数量M=N+1。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照如下方式统计并坯中包含的钢坯数量M：

当确定并坯类型为对齐型并坯时，计算标准规格下每个钢坯端面的标准周长L_b，以及，计算并坯的点云曲面的周长L；如果满足2.1×L_b＞L≥2×L_b，则并坯中包含的钢坯数量M=2；如果满足（K+0.1）×L_b≥L≥（K -0.9）×L_b，K≥3，则并坯中包含的钢坯数量M= K。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照如下方式统计并坯中包含的钢坯数量M：

当确定并坯类型为对齐型并坯时，则以钢坯端面的标准规格所对应的基准点云集合为单位，在并坯的点云曲面中沿X轴方向构建目标竖直棱线；所述目标竖直棱线表示为{z=z0，x=xi}，z0为对齐型并坯的点云曲面的Z坐标，xi是以所述基准点云集合沿X轴的长度为间隔，沿X轴方向对所述点云曲面进行划分而得到的分割线X坐标分布，1≤i≤N；则并坯中包含的钢坯数量M=N+1；其中，N为目标竖直棱线的构建数量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照如下方式统计并坯中包含的钢坯数量M：

当确定并坯类型为对齐型并坯时，计算标准规格下每个钢坯端面的标准面积S_b，以及，计算并坯的点云曲面的总面积S，则并坯中包含的钢坯数量M=S/S_b。

6.根据权利要求3~5任一项所述的方法，其特征在于，按照如下方式确定并坯类型：

在并坯的点云曲面中，如果相邻两个钢坯端面之间存在因Z坐标不同而生成的分割线，则将所述分割线划分出的各钢坯端面分别与面积阈值进行比较；

如果至少存在一个钢坯端面的面积大于所述面积阈值，则确定并坯类型为复合型并坯。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，按照如下方式统计并坯中包含的钢坯数量M：

当确定并坯类型为复合型并坯时，获取并坯的点云曲面中包含的所述分割线的数量Q；

从所述复合型并坯中提取出对齐型子并坯，并按照对齐型并坯的计数方式，计算对齐型子并坯中包含的钢坯数量P，则并坯中包含的钢坯数量M=Q+P。

8.一种基于三维点云的钢坯计数系统，其特征在于，包括：

三维视觉设备，用于拍摄钢坯图像；

控制系统，与三维视觉设备连接，被配置为执行：

当接收到就位信号，控制三维视觉设备拍摄钢坯图像；其中，所述就位信号是分坯装置检测到钢坯从冷床运输到预设位置时发送的；

根据从所述钢坯图像中获取的三维点云数据，识别所述钢坯图像中包含的钢坯形态，所述钢坯形态包括单坯和并坯；

当根据三维点云数据确定钢坯在其邻域内无叠加其他钢坯，则识别所述钢坯为单坯；每识别到一个单坯，将计数量累计加1；

当根据三维点云数据确定存在多个钢坯叠加时，则识别到并坯；根据并坯的点云曲面中的Z坐标，确定并坯类型，并根据所述并坯类型统计并坯中包含的钢坯数量M，将计数量累计加M；

控制系统被配置为按照如下方式确定并坯类型：在并坯的点云曲面中，如果相邻两个钢坯端面之间存在因Z坐标不同而生成的分割线，则确定并坯类型为错位型并坯。

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