CN112489025A - 一种连铸坯表面凹坑缺陷识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种连铸坯表面凹坑缺陷识别统计方法,采用3D视觉对连铸坯修磨过程中呈现的凹坑及其深度进行识别,进而能够实现对凹坑数量的自动统计。该方法一方面可取代人工现场对凹坑进行识别统计,节约人工成本,消除安全风险,提高现场的安全指数;另一方面可实现连续实时识别统计,提高计数效率,采集的数据更加全面具体,为连铸工艺改进提供数据支撑。
Description
技术领域
本发明涉及一种表面质量判断方法,具体涉及一种连铸坯表面凹坑缺陷识别方法。
背景技术
镍系钢连铸坯在进加热炉准备轧制之前,一般通过修磨去除表面的凹坑、裂纹等缺陷,由于凹坑的深度不同,修磨过少,凹坑不能完全去除,在后期轧制过程中容易产生裂纹、凹坑等缺陷,修磨过多,则增加镍系钢损耗。
一般连铸修磨后的表面凹坑通过人工统计,由于修磨现场具有运转的大型设备、移动的行车,这些为统计人员增加了危险系数,另外修磨间隔较长,又增加了时间成本。
发明内容
发明目的:为了克服现有技术的缺陷,本发明提供一种连铸坯表面凹坑缺陷识别方法,该方法能够识别出连铸坯表面的凹坑,取代人工进行识别统计。
技术方案:本发明所述的一种连铸坯表面凹坑缺陷识别统计方法,包括如下步骤:
(1)拍摄修磨完成的连铸坯表面,获取连铸坯3D点云图像;
(2)使用下采样算法对3D点云图像进行简化处理;
(3)对每个点的邻域进行统计分析,根据经验设定标准值a,剔除大于标准值a的邻域点,以去除离散点;
(4)使用区域生长算法分割提取点云中的每一类,进行聚类分割;
(5)将标定板放在连铸坯的表面,拍摄获取标定板的3D点云图像,根据标定板的3D点云图像校准连铸坯的基准面;
(6)根据分割出的每一类结果的深度信息Z值和基准面,进行凹坑识别并判断凹坑深度。
其中,所述步骤(1)中,采用位置固定的3D相机拍摄获取连铸坯的3D点云图像。
具体的,所述步骤(3)中,去除离散点的步骤包括:
(3.1)对于每个点,计算它到所有相邻点的平均距离;连铸坯3D点云图像的点云分布是高斯分布,计算出一个均值μ和一个标准差σ;
(3.2)这个邻域点集中,与其邻域距离在a=μ+std_mul*σ区间之外的点都被视为离群点,从点云数据中去除;其中,std_mul是标准差倍数的一个经验阈值。
所述步骤(4)中,聚类分割的步骤包括:
(4.1)根据点的曲率值对点云进行排序,定义曲率最小的点为初始种子点,区域生长算法从初始种子点开始生长;
(4.2)设置一空的聚类区域C和空的种子点序列Q,将选好的初始种子点加入种子点序列,并搜索该种子点的领域点,计算每一个领域点法线与种子点法线之间的夹角,小于设定的经验平滑阈值时,将领域点加入到聚类区域C中,同时判断该领域点的曲率值是否小于经验曲率阈值,将小于经验曲率阈值的领域点加入种子点序列Q中,在Q中重新选择新的种子点重复该步骤,直到Q中序列为空,完成聚类分割。
所述步骤(5)中,基准面校准时,3D相机的位置保持与步骤(1)的位置一致。
进一步的,所述步骤(5)中,拍摄获取标定板的3D点云图像后,对标定板的3D点云图像进行步骤(2)、(3)、(4)的处理计算,得到3D相机与标定板的距离Z1,计算得到3D相机与基准面的距离Z3=Z1+Z2,其中,Z2为标定板的厚度。
所述步骤(6)中,根据分割出的每一类结果计算其质心坐标(X,Y,Z),得到其深度信息Z值,将深度信息Z值与Z3进行差值计算,得到Z4=Z3-Z,当Z4<0时,则判定该位置为凹坑,并根据Z4的大小判断凹坑的深度,当Z4=0时,则判定该位置为平面。
有益效果:与现有技术相比,该方法采用3D视觉对连铸坯修磨过程中呈现的凹坑及其深度进行识别,进而能够实现对凹坑数量的自动统计,一方面可取代现场人工识别统计,节约人工成本,消除工人的安全风险,提高现场的安全指数;另一方面可连续实时识别统计,提高计数效率,采集的数据更加全面具体,为连铸工艺改进提供数据支撑。
附图说明
图1是本发明的方法流程图;
图2是本发明实施例中3D相机采样示意图。
具体实施方式
如图1、2所示,该连铸坯表面凹坑缺陷识别方法在实施前将3D相机2通过支架3固定在修磨后的辊道上方,视觉检测位置、方向、角度始终保持不变。
识别步骤包括:
(1)采用3D相机2拍摄修磨完成的连铸坯1表面,获取连铸坯3D点云图像;
具体的,当修磨完成时,连铸坯1行进至视觉检测位置,光电传感器4检测到连铸坯1来料信号时,触发3D相机2拍照,得到PCD格式的连铸坯点云图。
(2)使用下采样算法对3D点云图像进行简化处理;
该函数对输入的点云数据创建一个三维体素栅格,每个体素内用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点,这样该体素内所有点都用一个重心点最终表示。它的优点是可以在下采样的时候保存点云的形状特征。可以减少点云数据量,提高运算速度。
(3)对每个点的邻域进行统计分析,根据经验设定标准值a,剔除大于标准值a的邻域点,以去除离散点;
去除离散点的步骤包括:
(3.1)对于每个点,计算它到所有相邻点的平均距离;连铸坯3D点云图像的点云分布是高斯分布,计算出一个均值μ和一个标准差σ;
(3.2)这个邻域点集中,与其邻域距离在a=μ+std_mul*σ区间之外的点都被视为离群点,从点云数据中去除;其中,std_mul是标准差倍数的一个经验阈值。
(4)使用区域生长算法分割提取点云中的每一类,进行聚类分割;
聚类分割的步骤包括:
(4.1)根据点的曲率值对点云进行排序,定义曲率最小的点为初始种子点,区域生长算法从初始种子点开始生长;
(4.2)设置一空的聚类区域C和空的种子点序列Q,将选好的初始种子点加入种子点序列,并搜索该种子点的领域点,计算每一个领域点法线与种子点法线之间的夹角,小于设定的经验平滑阈值时,将领域点加入到聚类区域C中,同时判断该领域点的曲率值是否小于经验曲率阈值,将小于经验曲率阈值的领域点加入种子点序列Q中,在Q中重新选择新的种子点重复该步骤,直到Q中序列为空,完成聚类分割。
(5)将标定板放在连铸坯1的表面,采用3D相机2拍摄获取标定板的3D点云图像,拍摄获取标定板的3D点云图像后,对标定板的3D点云图像进行步骤(2)、(3)、(4)的处理计算,得到3D相机与标定板的距离Z1,计算得到3D相机与基准面的距离Z3=Z1+Z2,其中,Z2为标定板的厚度。
(6)根据分割出的每一类结果的深度信息Z值和基准面,进行凹坑识别并判断凹坑深度,具体根据分割出的每一类结果计算其质心坐标(X,Y,Z),得到其深度信息Z值,将深度信息Z值与Z3进行差值计算,得到Z4=Z3-Z,当Z4<0时,则判定该位置为凹坑,并根据Z4的大小判断凹坑的深度,当Z4=0时,则判定该位置为平面。
识别凹坑后,进而可以实现对凹坑数量的实时统计,并可以根据Z4的大小对凹坑的深度划分等级。
Claims (7)
1.一种连铸坯表面凹坑缺陷识别方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)拍摄修磨完成的连铸坯表面,获取连铸坯3D点云图像;
(2)使用下采样算法对3D点云图像进行简化处理;
(3)对每个点的邻域进行统计分析,根据经验设定标准值a,剔除大于标准值a的邻域点,以去除离散点;
(4)使用区域生长算法分割提取点云中的每一类,进行聚类分割;
(5)将标定板放在连铸坯的表面,拍摄获取标定板的3D点云图像,根据标定板的3D点云图像校准连铸坯的基准面;
(6)根据分割出的每一类结果的深度信息Z值和基准面,进行凹坑识别并判断凹坑深度。
2.根据权利要求1所述的连铸坯表面凹坑缺陷识别方法,其特征在于,所述步骤(1)中,采用位置固定的3D相机拍摄获取连铸坯的3D点云图像。
3.根据权利要求1所述的连铸坯表面凹坑缺陷识别方法,其特征在于,所述步骤(3)中,去除离散点的步骤包括:
(3.1)对于每个点,计算它到所有相邻点的平均距离;连铸坯3D点云图像的点云分布是高斯分布,计算出一个均值μ和一个标准差σ;
(3.2)这个邻域点集中,与其邻域距离在a=μ+std_mul*σ区间之外的点都被视为离群点,从点云数据中去除;其中,std_mul是标准差倍数的一个经验阈值。
4.根据权利要求1所述的连铸坯表面凹坑缺陷识别方法,其特征在于,所述步骤(4)中,聚类分割的步骤包括:
(4.1)根据点的曲率值对点云进行排序,定义曲率最小的点为初始种子点,区域生长算法从初始种子点开始生长;
(4.2)设置一空的聚类区域C和空的种子点序列Q,将选好的初始种子点加入种子点序列,并搜索该种子点的领域点,计算每一个领域点法线与种子点法线之间的夹角,小于设定的经验平滑阈值时,将领域点加入到聚类区域C中,同时判断该领域点的曲率值是否小于经验曲率阈值,将小于经验曲率阈值的领域点加入种子点序列Q中,在Q中重新选择新的种子点重复该步骤,直到Q中序列为空,完成聚类分割。
5.根据权利要求2所述的连铸坯表面凹坑缺陷识别方法,其特征在于,所述步骤(5)中,基准面校准时,3D相机的位置保持与步骤(1)的位置一致。
6.根据权利要求5所述的连铸坯表面凹坑缺陷识别方法,其特征在于,所述步骤(5)中,拍摄获取标定板的3D点云图像后,对标定板的3D点云图像进行步骤(2)、(3)、(4)的处理计算,得到3D相机与标定板的距离Z1,计算得到3D相机与基准面的距离Z3=Z1+Z2,其中,Z2为标定板的厚度。
7.根据权利要求6所述的连铸坯表面凹坑缺陷识别方法,其特征在于,所述步骤(6)中,根据分割出的每一类结果计算其质心坐标(X,Y,Z),得到其深度信息Z值,将深度信息Z值与Z3进行差值计算,得到Z4=Z3-Z,当Z4<0时,则判定该位置为凹坑,并根据Z4的大小判断凹坑的深度,当Z4=0时,则判定该位置为平面。
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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