CN113465511A - 一种钢卷尺寸在线测量及全方位端面缺陷在线检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了钢铁冶金行业的一种钢卷尺寸在线测量及全方位端面缺陷在线检测方法，包括：一对地轨、一对机械臂、一对伺服电机、一对3D相机、一对光源、一个2D相机、一对激光位移传感器、图像处理工控机、可编程控制器。本发明通过应用多传感器和机器视觉，取得以下有益效果：一是能有效实现钢卷的内径、外径、厚度尺寸的测量；二是能有效识别钢卷的标签信息；三是能有效识别钢卷端面缺陷，且该缺陷包含深度信息；四是通过机械臂运动使相机拍摄角度和位置更加灵活，能对钢卷端面进行全方位覆盖检查。本发明有效避免了钢卷在人工检查过程中存在的检测效率低、漏检率高、主观性强等缺点，可有效避免人工检查过程中存在的安全风险。

Description

一种钢卷尺寸在线测量及全方位端面缺陷在线检测方法
技术领域
本发明涉及钢铁冶金行业，涉及一种钢卷尺寸在线测量及全方位端面缺陷在线检测方法。
背景技术
现有钢卷的尺寸测量及端面缺陷检查方法多以人工手段为主，人工检查存在检测效率低、漏检率高等缺点，容易受到检测人员操作规范程度及主观因素的影响，且钢卷作业环境下的人工检查也存在一定的安全风险。钢卷的外形与缺陷种类不同于带钢，已有的带钢缺陷检测装置无法适应钢卷的检测需求。
现有的钢卷质量自动化检查方法往往存在以下缺点：一是不包含钢卷尺寸检测功能；二是不包含钢卷标签识别功能；三是无法获取钢卷端面缺陷的深度信息，而缺陷的深度信息对判断钢卷不合格品又至关重要；四是相机拍摄角度和位置受限，难以对钢卷端面进行全方位覆盖检查。
发明内容
本发明的目的是提供自动化程度高、检测效率高、安全性高、漏检率低的一种钢卷尺寸在线测量及全方位端面缺陷在线检测方法。
本发明的目的是这样实现的：一种钢卷尺寸在线测量及全方位端面缺陷在线检测方法，包括：一对地轨、一对机械臂、一对伺服电机、一对3D相机、一对光源、一个2D相机、一对激光位移传感器、图像处理工控机、可编程控制器；
一对地轨，位于钢卷两侧，用于提供机械臂沿钢卷侧边的运动线路；
一对机械臂，位于钢卷两侧，用于固定光源、2D相机、3D相机、激光位移传感器，并带动这些装置进行移动；
一对伺服电机，分别位于两个机械臂的底座，用于驱动机械臂沿地轨方向的运动；
一对3D相机，位于钢卷两侧的机械臂上，用来对钢卷两侧端面进行高度图及灰度图成像；
一对光源，位于钢卷两侧的机械臂上，用来对相机提供照明；
一个2D相机，位于靠近钢卷标签侧的机械臂上，用来对钢卷标签进行识别；
一对激光位移传感器，位于钢卷两侧的机械臂上，用来对钢卷宽度进行测量；
图像处理工控机，与可编程控制器相连，接收钢卷信息，计算标签位置及机械臂运动路径并发送给可编程控制器，与可编程控制器之间进行检测状态通讯，根据相机及激光位移传感器的数据进行钢卷尺寸计算及缺陷识别，保存并向主控室电脑输出检测结果；
可编程控制器，与钢卷生产系统连接，接收并向图像处理工控机发送钢卷信息，接收图像处理工控机的标签位置及机械臂运动路径并发送给机械臂，与图像处理工控机之间进行检测状态通讯。
优选的，所述方法步骤产生如下：
A.可编程控制器接收钢卷生产系统的来料钢卷信息，并发送给图像处理工控机；
B.可编程控制器根据钢卷信息将激光位移传感器的测距位置发送给两侧机械臂；
C.两侧机械臂带动各自的激光位移传感器到B中的位置进行距离测量；
D.图像处理工控机获取两侧激光位移传感器的距离测量数据，以此计算钢卷宽度；
E.可编程控制器根据钢卷信息将拍摄内、外径边界图像所需的位置坐标分别发送给两侧机械臂；
F.两侧机械臂带动各自的3D相机到E中的位置分别进行内、外径边界图像拍摄；
G.图像处理工控机获取拍摄的内外径边界图像进行钢卷内径和外径计算；
H.图像处理工控机根据钢卷信息计算拍摄标签的位置，并发送给可编程控制器；
I.可编程控制器将接收到的标签位置坐标发送给带有2D相机的机械臂；
J.机械臂带动2D相机到I中的位置进行标签拍摄；
K.图像处理工控机获取拍摄的标签图像进行标签识别；
L.图像处理工控机根据钢卷信息计算扫描钢卷端面的路径，并发送给可编程控制器；
M.可编程控制器将扫描路径发送给两侧机械臂；
N.两侧机械臂带动各自的3D相机依据M中的路径进行钢卷端面扫描拍摄；
O.图像处理工控机获取扫描图像进行缺陷识别，并保存图像及缺陷识别结果；
P.扫描完成，图像处理工控机向主控室电脑输出检测结果。
优选的，步骤A中所述钢卷信息包括：钢卷到位信号、钢卷编号、钢卷内径、钢卷外径、钢卷厚度、钢卷长度、钢卷标签方位信息。
优选的，步骤P中所述检测结果包括：标签识别结果，测量宽度，测量外径，测量内径，缺陷所在半径位置，缺陷所在角度位置，缺陷长度，缺陷宽度，缺陷深度，缺陷类型。
优选的，步骤D中所述的钢卷宽度计算方法具体为：两个激光位移传感器在钢卷宽度方向上的距离减去两个传感器的距离测量数据。
优选的，步骤G中所述的钢卷内径计算方法具体为：机械臂从内圈下边缘到内圈上边缘的行程距离加上其中一个边缘图像中的空白高度，再减去另一个边缘图像中的钢卷高度，高度采用亚像素精度计算方法。
优选的，步骤G中所述的钢卷外径计算方法具体为：机械臂从外圈下边缘到外圈上边缘的行程距离减去其中一个边缘图像中的空白高度，再加上另一个边缘图像中的钢卷高度，高度采用亚像素精度计算方法。
优选的，步骤H中所述的标签位置计算方法具体为：通过机械臂与相机之间的手眼标定，将需要拍摄的标签位置的图像坐标转换成机械臂运动空间的坐标。
优选的，步骤L中所述的扫描路径计算方法具体为：首先利用钢卷的内径、外径与3D相机的扫描范围生成能全方位覆盖钢卷端面范围的、沿钢卷周向运动的图像坐标系下的扫描路径，再通过机械臂与相机之间的手眼标定，将该扫描路径转换成机械臂运动空间坐标系下的扫描路径。
优选的，步骤O中所述的缺陷识别方法包含以下过程：图像增强、边缘检测、阈值分割、腐蚀膨胀、区域连通、区域填充。
与现有技术相比，本发明的有益之处在于，本发明通过应用多传感器和机器视觉，取得以下有益效果：一是能有效实现钢卷的内径、外径、厚度尺寸的测量；二是能有效识别钢卷的标签信息；三是能有效识别钢卷端面缺陷，且该缺陷包含深度信息；四是通过机械臂运动使相机拍摄角度和位置更加灵活，能对钢卷端面进行全方位覆盖检查。本发明有效避免了钢卷在人工检查过程中存在的检测效率低、漏检率高、主观性强等缺点，可有效避免人工检查过程中存在的安全风险。
附图说明
图1为本发明的整体装置俯视图。
图2为本发明的内径计算方法示意图。
图3为本发明的断面扫描路径示意图。
图4为本发明的工作原理流程图。
其中，1钢卷，2可编程控制器，3图像处理工控机，4右机械臂，5左机械臂，6右激光位移传感器，7左激光位移传感器，8左3D相机，9右3D相机，102D相机，11钢卷标签，K1为内径上边缘图像中的空白区域高度，G1为钢卷区域高度，K2为内径下边缘图像中的空白区域高度，G2为钢卷区域高度，H为机械臂从内径下边缘运动到上边缘的距离为H，R1为内圈半径、R2为外圈半径，D为单次扫描宽度，S1为第一次扫描中心，S2为第二次扫描中心，S3为第三次扫描中心。
具体实施方式
如图1所示，一种钢卷尺寸在线测量及全方位端面缺陷在线检测方法，包括：一对地轨、一对机械臂、一对伺服电机、一对3D相机、一对光源、一个2D相机、一对激光位移传感器、图像处理工控机、可编程控制器；
一对地轨，位于钢卷两侧，用于提供机械臂沿钢卷侧边的运动线路；
一对机械臂，位于钢卷两侧，用于固定光源、2D相机、3D相机、激光位移传感器，并带动这些装置进行移动；
一对伺服电机，分别位于两个机械臂的底座，用于驱动机械臂沿地轨方向的运动；
一对3D相机，位于钢卷两侧的机械臂上，用来对钢卷两侧端面进行高度图及灰度图成像；
一对光源，位于钢卷两侧的机械臂上，用来对相机提供照明；
一个2D相机，位于靠近钢卷标签侧的机械臂上，用来对钢卷标签进行识别；
一对激光位移传感器，位于钢卷两侧的机械臂上，用来对钢卷宽度进行测量；
图像处理工控机，与可编程控制器相连，接收钢卷信息，计算标签位置及机械臂运动路径并发送给可编程控制器，与可编程控制器之间进行检测状态通讯，根据相机及激光位移传感器的数据进行钢卷尺寸计算及缺陷识别，保存并向主控室电脑输出检测结果；
可编程控制器，与钢卷生产系统连接，接收并向图像处理工控机发送钢卷信息，接收图像处理工控机的标签位置及机械臂运动路径并发送给机械臂，与图像处理工控机之间进行检测状态通讯。
优选的，所述方法步骤产生如下：
A.可编程控制器接收钢卷生产系统的来料钢卷信息，并发送给图像处理工控机；
B.可编程控制器根据钢卷信息将激光位移传感器的测距位置发送给两侧机械臂；
C.两侧机械臂带动各自的激光位移传感器到B中的位置进行距离测量；
D.图像处理工控机获取两侧激光位移传感器的距离测量数据，以此计算钢卷宽度；
E.可编程控制器根据钢卷信息将拍摄内、外径边界图像所需的位置坐标分别发送给两侧机械臂；
F.两侧机械臂带动各自的3D相机到E中的位置分别进行内、外径边界图像拍摄；
G.图像处理工控机获取拍摄的内外径边界图像进行钢卷内径和外径计算；
H.图像处理工控机根据钢卷信息计算拍摄标签的位置，并发送给可编程控制器；
I.可编程控制器将接收到的标签位置坐标发送给带有2D相机的机械臂；
J.机械臂带动2D相机到I中的位置进行标签拍摄；
K.图像处理工控机获取拍摄的标签图像进行标签识别；
L.图像处理工控机根据钢卷信息计算扫描钢卷端面的路径，并发送给可编程控制器；
M.可编程控制器将扫描路径发送给两侧机械臂；
N.两侧机械臂带动各自的3D相机依据M中的路径进行钢卷端面扫描拍摄；
O.图像处理工控机获取扫描图像进行缺陷识别，并保存图像及缺陷识别结果；
P.扫描完成，图像处理工控机向主控室电脑输出检测结果。
步骤A中钢卷信息包括：钢卷到位信号、钢卷编号、钢卷内径、钢卷外径、钢卷厚度、钢卷长度、钢卷标签方位信息。
步骤P中检测结果包括：标签识别结果，测量宽度，测量外径，测量内径，缺陷所在半径位置，缺陷所在角度位置，缺陷长度，缺陷宽度，缺陷深度，缺陷类型。
步骤D中的钢卷宽度计算方法具体为：两个激光位移传感器在钢卷宽度方向上的距离减去两个传感器的距离测量数据。
步骤G中的钢卷内径计算方法具体为：机械臂从内圈下边缘到内圈上边缘的行程距离加上其中一个边缘图像中的空白高度，再减去另一个边缘图像中的钢卷高度，高度采用亚像素精度计算方法。
步骤G中的钢卷外径计算方法具体为：机械臂从外圈下边缘到外圈上边缘的行程距离减去其中一个边缘图像中的空白高度，再加上另一个边缘图像中的钢卷高度，高度采用亚像素精度计算方法。
步骤H中的标签位置计算方法具体为：通过机械臂与相机之间的手眼标定，将需要拍摄的标签位置的图像坐标转换成机械臂运动空间的坐标。
步骤L中的扫描路径计算方法具体为：首先利用钢卷的内径、外径与3D相机的扫描范围生成能全方位覆盖钢卷端面范围的、沿钢卷周向运动的图像坐标系下的扫描路径，再通过机械臂与相机之间的手眼标定，将该扫描路径转换成机械臂运动空间坐标系下的扫描路径。
步骤O中的缺陷识别方法包含以下过程：图像增强、边缘检测、阈值分割、腐蚀膨胀、区域连通、区域填充。
本发明的工作原理阐述如下：首先钢卷生产系统将钢卷1运送到检测位。此后，可编程控制器2接收到钢卷生产系统的来料钢卷信息，并将钢卷信息发送给图像处理工控机3；之后，左机械臂5和右机械臂4运动到测距位置，利用左激光位移传感器7和右激光位移传感器6分别进行激光测距。图像处理工控机3获取测距数据后，根据两个激光位移传感器在钢卷宽度方向上的距离减去两个传感器的测距数据得出钢卷宽度；
测距完成后，左机械臂5和右机械臂4分别进行内径、外径测量；左机械臂5运动到内径最低点，利用左3D相机8进行内径下边缘图像拍摄；右机械臂4运动到外径最低点，利用右3D相机9进行外径下边缘图像拍摄；之后，左机械臂5运动到内径最高点，利用左3D相机8进行内径上边缘图像拍摄；右机械臂4运动到外径最高点，利用右3D相机9进行外径上边缘图像拍摄；之后，图像处理工控机3将获得的所有边缘图像进行亚像素精度计算，以获得图像边缘的空白区域高度和钢卷区域高度，并进行钢卷内径和外径的计算；
内径和外径的具体计算方法为：以内径计算为例，根据亚像素精度方法计算得到的内径上边缘图像中的空白区域高度为K1，钢卷区域高度为G1，内径下边缘图像中的空白区域高度为K2，钢卷区域高度为G2，机械臂从内径下边缘运动到上边缘的距离为H，则内径的大小为H+K2-G1(或H+K1-G2)，见图2所示；外径计算方法与内径计算方法同理；
来料钢卷信息中包含钢卷标签11的方位，在内径和外径测量结束之后，图像处理工控机3根据标签11的方位，计算拍摄标签11的位置(图像坐标系下)，通过机械臂与相机之间的手眼标定，将需要拍摄的标签位置的图像坐标转换成机械臂运动空间的坐标，并将标签的位置(机械臂运动空间坐标系下)发送给可编程控制器2；
之后，可编程控制器2将接收到的标签位置坐标(机械臂运动空间坐标系下)发送给右机械臂4；右机械臂4带动2D相机10到该位置进行标签拍摄。拍摄的标签图像传输给图像处理工控机3后，图像处理工控机3对标签图像进行标签识别；
标签识别完成后，图像处理工控机根据钢卷内圈半径(记为R1)、外圈半径(记为R2)以及相机的扫描宽度D生成全方位的扫描路径。路径生成方法具体为：从离外径边缘D/2位置依次从外圈扫描到内圈，每扫完一圈，相机向圆心方向运动D的距离进行第二次扫描，见图3所示；
每次扫描的图像传输到图像处理工控机3进行缺陷识别；具体识别方法为包含图像增强、边缘检测、阈值分割、腐蚀膨胀、区域连通、区域填充等过程；
扫描完成，图像处理工控机3向主控室电脑输出检测结果。
本发明并不局限于上述实施例，在本发明公开的技术方案的基础上，本领域的技术人员根据所公开的技术内容，不需要创造性的劳动就可以对其中的一些技术特征作出一些替换和变形，这些替换和变形均在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种钢卷尺寸在线测量及全方位端面缺陷在线检测方法，其特征在于，包括：一对地轨、一对机械臂、一对伺服电机、一对3D相机、一对光源、一个2D相机、一对激光位移传感器、图像处理工控机、可编程控制器；
一对地轨，位于钢卷两侧，用于提供机械臂沿钢卷侧边的运动线路；
一对机械臂，位于钢卷两侧，用于固定光源、2D相机、3D相机、激光位移传感器，并带动这些装置进行移动；
一对伺服电机，分别位于两个机械臂的底座，用于驱动机械臂沿地轨方向的运动；
一对3D相机，位于钢卷两侧的机械臂上，用来对钢卷两侧端面进行高度图及灰度图成像；
一对光源，位于钢卷两侧的机械臂上，用来对相机提供照明；
一个2D相机，位于靠近钢卷标签侧的机械臂上，用来对钢卷标签进行识别；
一对激光位移传感器，位于钢卷两侧的机械臂上，用来对钢卷宽度进行测量；
图像处理工控机，与可编程控制器相连，接收钢卷信息，计算标签位置及机械臂运动路径并发送给可编程控制器，与可编程控制器之间进行检测状态通讯，根据相机及激光位移传感器的数据进行钢卷尺寸计算及缺陷识别，保存并向主控室电脑输出检测结果；
可编程控制器，与钢卷生产系统连接，接收并向图像处理工控机发送钢卷信息，接收图像处理工控机的标签位置及机械臂运动路径并发送给机械臂，与图像处理工控机之间进行检测状态通讯。
2.根据权利要求所述的一种钢卷尺寸在线测量及全方位端面缺陷在线检测方法，其特征在于，所述方法步骤产生如下：
A.可编程控制器接收钢卷生产系统的来料钢卷信息，并发送给图像处理工控机；
B.可编程控制器根据钢卷信息将激光位移传感器的测距位置发送给两侧机械臂；
C.两侧机械臂带动各自的激光位移传感器到B中的位置进行距离测量；
D.图像处理工控机获取两侧激光位移传感器的距离测量数据，以此计算钢卷宽度；
E.可编程控制器根据钢卷信息将拍摄内、外径边界图像所需的位置坐标分别发送给两侧机械臂；
F.两侧机械臂带动各自的3D相机到E中的位置分别进行内、外径边界图像拍摄；
G.图像处理工控机获取拍摄的内外径边界图像进行钢卷内径和外径计算；
H.图像处理工控机根据钢卷信息计算拍摄标签的位置，并发送给可编程控制器；
I.可编程控制器将接收到的标签位置坐标发送给带有2D相机的机械臂；
J.机械臂带动2D相机到I中的位置进行标签拍摄；
K.图像处理工控机获取拍摄的标签图像进行标签识别；
L.图像处理工控机根据钢卷信息计算扫描钢卷端面的路径，并发送给可编程控制器；
M.可编程控制器将扫描路径发送给两侧机械臂；
N.两侧机械臂带动各自的3D相机依据M中的路径进行钢卷端面扫描拍摄；
O.图像处理工控机获取扫描图像进行缺陷识别，并保存图像及缺陷识别结果；
P.扫描完成，图像处理工控机向主控室电脑输出检测结果。
3.根据权利要求2所述的一种钢卷尺寸在线测量及全方位端面缺陷在线检测方法，其特征在于，步骤A中所述钢卷信息包括：钢卷到位信号、钢卷编号、钢卷内径、钢卷外径、钢卷厚度、钢卷长度、钢卷标签方位信息。
4.根据权利要求2所述的一种钢卷尺寸在线测量及全方位端面缺陷在线检测方法，其特征在于，步骤P中所述检测结果包括：标签识别结果，测量宽度，测量外径，测量内径，缺陷所在半径位置，缺陷所在角度位置，缺陷长度，缺陷宽度，缺陷深度，缺陷类型。
5.根据权利要求2所述的一种钢卷尺寸在线测量及全方位端面缺陷在线检测方法，其特征在于，步骤D中所述的钢卷宽度计算方法具体为：两个激光位移传感器在钢卷宽度方向上的距离减去两个传感器的距离测量数据。
6.根据权利要求2所述的一种钢卷尺寸在线测量及全方位端面缺陷在线检测方法，其特征在于，步骤G中所述的钢卷内径计算方法具体为：机械臂从内圈下边缘到内圈上边缘的行程距离加上其中一个边缘图像中的空白高度，再减去另一个边缘图像中的钢卷高度，高度采用亚像素精度计算方法。
7.根据权利要求2所述的一种钢卷尺寸在线测量及全方位端面缺陷在线检测方法，其特征在于，步骤G中所述的钢卷外径计算方法具体为：机械臂从外圈下边缘到外圈上边缘的行程距离减去其中一个边缘图像中的空白高度，再加上另一个边缘图像中的钢卷高度，高度采用亚像素精度计算方法。
8.根据权利要求2所述的一种钢卷尺寸在线测量及全方位端面缺陷在线检测方法，其特征在于，步骤H中所述的标签位置计算方法具体为：通过机械臂与相机之间的手眼标定，将需要拍摄的标签位置的图像坐标转换成机械臂运动空间的坐标。
9.根据权利要求2所述的一种钢卷尺寸在线测量及全方位端面缺陷在线检测方法，其特征在于，步骤L中所述的扫描路径计算方法具体为：首先利用钢卷的内径、外径与3D相机的扫描范围生成能全方位覆盖钢卷端面范围的、沿钢卷周向运动的图像坐标系下的扫描路径，再通过机械臂与相机之间的手眼标定，将该扫描路径转换成机械臂运动空间坐标系下的扫描路径。
10.根据权利要求2所述的一种钢卷尺寸在线测量及全方位端面缺陷在线检测方法，其特征在于，步骤O中所述的缺陷识别方法包含以下过程：图像增强、边缘检测、阈值分割、腐蚀膨胀、区域连通、区域填充。
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