CN113532328A - 一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量系统及方法。该系统包括升降结构、移动架、第一工业相机、第二工业相机、第三工业相机、第四工业相机、投影仪、图像采集模块以及计算机控制模块；当中厚板跟随板带通过时，所述投影仪将光栅光格结构光图案投影到所述中厚板的表面，所述第一工业相机、第二工业相机、第三工业相机以及第四工业相机分别同步采集四个不同方位的图像；所述图像采集模块将四个不同方位的图像以及光栅光格结构传输至所述计算机控制模块，所述计算机控制模块进行中厚板的实时三维重建；进而实现中厚板矫直过程的表面轮廓的实时测量。本发明能够在中厚板矫直过程实现对中厚板的表面轮廓的实时测量。

Description

一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量系统及方法

技术领域

本发明涉及中厚板矫直过程中的表面轮廓测量领域，特别是涉及一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量系统及方法。

背景技术

国家越来越重视工业的发展，而钢铁行业作为工业发展的基础，在工业发展中一直起着至关重要的作用，在军舰、桥梁、建筑等都发挥了很大的作用。然而，在实际生产，常受到外界多种因素的影响，使轧件出现翘曲或下扣的问题，这不仅干扰中厚板的生产质量与效率，还会相应的损坏设备，对整个中厚板生产企业发展带来不利影响。对于此现象的处理方式是多次进行矫直，然而由于板带在矫直的过程中温度过高，所以目前中国大部分钢厂测量板带下扣或翘曲的方式是停机等板带冷却下来后，人工用2m的直杠放在钢板上，用尺子进行人工测量直杠与钢板间的间隙，这样严重制约了生产效率，并需要耗费人力。因此需要研发一种新型的非接触式测量系统对中厚板实现在线实时测量。

视觉测量技术是一门新型测量技术。视觉测量技术重点研究方向的是物体的几何尺寸及物体的位置测量，它可以广泛应用于在线测量、逆向工程等主动、实时测量过程。机器视觉系统的特点就是提高生产的柔性和自动化程度，适用于些不适合人工作业的场合。

机器视觉技术具有检测速度快，精度高、不接触等突出优点。视觉检测的非接触性能够排除人工操作带来的影响，而且不受时间限制，在保证设备良好的情况下可以不停机使用。机器视觉检测技术能够快速将获取的现场信息提供给控制中心，控制中心将实时展示产品的轮廓情况，实现对弓箭的实时控制，这为自动化集成制造奠定了良好的基础。这种检测技术能够降低企业的检测成本，而且能够完成工业现场的多种检测任务。人们不适宜在放射性、高温等一些恶劣环境中工作，机器视觉检测技术就为这些工作提供了可靠保障。当产品向别的方向变化时，机器视觉检测技术就为这些工作提供了可靠保障。当产品向别的方向变化时，机器视觉检测技术就能够快速发现这种变化，然后告诉工程师及时做出调整，这就大大降低了质量不达标产品的出现。

得益于光、电子、精密机械及计算机控制技术的快速发展，视觉检测逐步发展为一门现代综合科学技术，并以其速度快、精度高和非接触等优势，在很多工业检测领域中获得日渐广泛的运用。随着科学技术的快速发展，机器视觉系统的软硬件都取得了较大的进步，工业相机的分辨率大幅度提升，图像成像质量和抗干扰能力增强，逐步向图像采集智能化和高速化发展，镜头的失真率和畸变率降低，高性能的计算机使得工业视觉检测效率大大提升，基于机器视觉系统的非接触检测方式逐渐成为主流。

综上所述，由于中厚板在矫直的过程中处于高温状态，人工测量就必须等到板带冷却后方能测量，这就导致了生产过程自动化程度不高，人工检测越来越不能满足当今工业领域的要求。采用机器视觉进行检测，从而来提高检测精度、检测效率和检测自动化程度，已然成为现代检测生产先的迫切需求。因此机器视觉测量对于中厚板的在线实时测量就显得尤为重要，而视觉测量技术由于其具有再现性好、测量精度高、非接触测量效率高、成本低等优点，应用在中厚板轮廓测量上是一个不错的选择。

机器视觉在国内外发展比较迅速，并被广泛应用于各种领域。基于机器视觉的表面检测有：PCB印刷电路检测、STM表面贴装检测，农产品的品质检测、路况检测、产品尺寸检测、生物医药检测等，这些检测系统提高了产品的检测精度和生产效率。

Pavim在2008年建立了小批量生产的柔性检测系统。Wang Lei等在2010年设计了基于机器视觉的表面缺陷检测系统，对于铜棒表面缺陷进行检测，并采用BP神经网络分类器实现缺陷的分类。Chen等在2012年设计了一种基于机器视觉的小型塑料齿轮工件的分类系统，采用数字伺服技术实现齿轮工件的自动上料、进给、定位，根据机器视觉系统的检查结果进行分类，采用模板匹配法获取检测结果。SU Jun-hong等在2013年设计了一种基于机器视觉的高精度轴承的在线监测系统，解决高曲率表面的在线监测问题，采用特殊光源和照明系统解决金属表面反光问题，将光学系统和机械系统结合，取得微米级的表面缺陷。Kawasue K和KomatsuT等在2013年提出了配备有两个激光器和CCD照相机用于管道检查移动式机器人。移动机器人可以重建污水管道的3D形状。由于将移动机器人相对于管道轴线的倾斜表示为两个圆形条纹之间的变形，因此，不管机器人的倾斜度如何，都可以准确地测量污水管道的形状。XiaK等在2016年设计了基于机器视觉工业机器人的工件分类系统，拍照工件，并通过图像处理算法获取工件边缘，结合霍夫变换识别形状，计算工件中心空间坐标，指导机器人完成分类工作；Jain,Tushar等在2018年采用机器视觉技术对于工业生产零件识别问题展开研究，基于人工神经网络技术对五个不同对象进行分类，采用反向传播学习的前馈神经网络，开发一种基于特征的强度图像零件识别算法。

梁学军等在2000年，提出一种新型的零件自动检测技术，依据计算机视觉技术设计的自动螺纹紧固件检测系统。唐宇慧搭建了一套远心机器视觉测量系统，对直径为6-12mm的气口导杆进行端面成像，最大测量误差为0.03mm。徐斌在2006年研究了针对管状零件在线测量技术，并验证了系统的可靠性和可行性。重庆大学卢得芳搭建了一套机器视觉测量系统对轴承多个参数进行测量，主要检验项目包括外圈直径、内圈直径、外圈圆度、内外圈同轴度等。实验结果表明，测量误差在10微米内，相对误差不超过0.04％。张磊在2013年对飞机铆钉研发尺寸和缺陷检测系统。王睿用结构光视觉测量系统对轴径进行测量。周晓波等在2016年提出了一种利用计算机视觉技术检测小陶瓷管缺陷的方法，利用计算机和计算机视觉，机电等技术开发了一种自动检测系统，并实现了对陶瓷小管的自动检测和分类。胡江涛在2017年基于机器视觉技术对飞机铆钉尺寸和缺陷展开研究。谢铎在2018年采用基于机器视觉的方法对直齿圆柱齿轮的几何参数检测，并提出一种改进的自适应性Canny边缘检测算法，提高了图像检测效果。哈尔滨工业大学耿涛等，对于图像处理技术在材料表面形变测量中的应用进行研究，采用CCD摄像机采集图像并反馈到工业控制计算机当中，进而达到实时测量的要求。

但现有机器视觉对在线实时检测和大型物体检测是一个瓶颈，以往研究大多是针对小型零部件或物体局部的检测，这样就有很大的局限性。针对冶金行业热轧产线中板形的在线实时检测，现在国内钢厂采用的板形检测手段多是人工测量。

因此，为解决上述问题，提出一种新的实时测量方法或系统。

发明内容

本发明的目的是提供一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量系统及方法，能够在中厚板矫直过程实现对中厚板的表面轮廓的实时测量。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量系统，所述的表面轮廓实时测量系统设置在粗轧机的出口处，且位于板带传送辊道的正上方，所述的表面轮廓实时测量系统包括：升降结构、移动架、第一工业相机、第二工业相机、第三工业相机、第四工业相机、投影仪、图像采集模块以及计算机控制模块；

所述升降结构设置在移动架上；

所述第一工业相机、第二工业相机以及投影仪均设置在所述升降结构上；所述升降结构用于调整所述第一工业相机、第二工业相机以及投影仪与板带之间的距离；

所述第一工业相机和所述第二工业相机所述投影仪为对称轴成对称结构；且所述第一工业相机和所述第二工业相机均与所述投影仪的竖直方向程设定角度设置；所述投影仪位于板带的中线的正上方；

所述第三工业相机和所述第四工业相机以所述板带的中线为对称轴成对称结构；所述第三工业相机和所述第四工业相机的相机镜面与板带的侧面平行；

所述第一工业相机、第二工业相机、第三工业相机、第四工业相机以及所述投影仪均与所述图像采集模块连接；所述图像采集模块与所述计算机控制模块连接；

当中厚板跟随板带通过时，所述投影仪将光栅光格结构光图案投影到所述中厚板的表面，所述第一工业相机、第二工业相机、第三工业相机以及第四工业相机分别同步采集四个不同方位的图像；所述图像采集模块将四个不同方位的图像以及光栅光格结构传输至所述计算机控制模块，所述计算机控制模块进行中厚板的实时三维重建；进而实现中厚板矫直过程的表面轮廓的实时测量。

可选地，所述升降结构包括：滑轨和升降台；

所述滑轨设置在所述移动架的两个侧壁上；

所述升降台与滑轨连接。

可选地，所述移动架包括：架体和轮子；

所述轮子设置在所述架体的底部。

一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量方法，应用于所述的一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量系统，包括：

调整第一工业相机、第二工业相机以及投影仪与板带之间的距离；

调整投影仪投影的光栅光格结构光图案，使光栅光格结构光图案的边缘与板带边缘重合；

基于张正友标定算法对第一工业相机、第二工业相机、第三工业相机、第四工业相机以及所述投影仪进行标定；

当中厚板跟随板带通过时，控制第一工业相机、第二工业相机、第三工业相机、第四工业相机以及所述投影仪开始工作；

利用第一工业相机和第二工业相机对中厚板的上表面进行同步实时拍摄图像，利用第三工业相机和第四工业相机对中厚板的侧面进行同步实时拍摄图像，并根据板带的移动速度调整拍摄的频次；

根据每个工业相机拍摄的图片提取对应的三维点云数据；

对每个工业相机提取的三维点云数据采用首末特征点的新式图像拼接算法进行拼接，得到每个工业相机对应的拼接后的三维点云数据；

根据每个工业相机对应的拼接后的三维点云数据进行中厚板的实时三维重建；

根据中厚板的实时三维实现中厚板矫直过程的表面轮廓的实时测量。

可选地，所述根据每个工业相机拍摄的图片提取对应的三维点云数据，之前还包括：

对每个工业相机拍摄的图片进行预处理；所述预处理包括：滤波处理、二值化处理、阈值分割、条纹细化处理以及去毛刺处理。

可选地，所述根据每个工业相机拍摄的图片提取对应的三维点云数据，具体包括：

根据每个工业相机拍摄的图片确定每个工业相机拍摄的图片对应的世界坐标系数据；

根据每个工业相机拍摄的图片对应的世界坐标系数据，采用canny算法，提取每个工业相机对应的三维点云数据。

可选地，所述根据每个工业相机对应的拼接后的三维点云数据进行中厚板的实时三维重建，具体包括：

利用mesh函数对所有工业相机对应的拼接后的三维点云数据进行处理，完成整个中厚板的三维数据提取；

根据整个中厚板的三维数据，采用最小二乘法的高速曲面拟合算法，进行中厚板的实时三维重建。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明所提供的一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量系统及方法，通过移动架确保测量系统可以实现对板带的动态测量；搭载相机和投影仪的升降台实现精确控制投影仪、相机和中厚板的位置关系；采用上面两台工业相机和两侧面的两台工业相机同时联动的模式工作，实现同步测量；本发明为一种中厚板带的非接触式光栅光格结构光测量系统，在保证其测量效率的同时，增加系统的智能化程度。并具有实时性、高速性、准确性和三维轮廓可视化等优点。本发明结构相对简单，成本低，测量精度高，智能化程度高并且可以实现可视化。解决了工业“卡脖子”问题，实现了在线实时测量以及扩大测量对象的范围。

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为本发明所提供的一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量系统结构示意图；

图2为本发明所提供的一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量系统原理示意图；

图3为投影系统模型示意图；

图4为光栅光格结构光图案示意图；

图5为棋盘格标定板示意图。

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。

本发明的目的是提供一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量系统及方法，能够在中厚板矫直过程实现对中厚板的表面轮廓的实时测量。

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为本发明所提供的一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量系统结构示意图，图2为本发明所提供的一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量系统原理示意图，如图1和图2所示，本发明所提供的一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量系统，所述的表面轮廓实时测量系统设置在粗轧机的出口处，且位于板带传送辊道3的正上方，所述的表面轮廓实时测量系统包括：升降结构、移动架5、第一工业相机6、第二工业相机8、第三工业相机13、第四工业相机14、投影仪7、图像采集模块15以及计算机控制模块9。所述板带传送辊道3由轴承座2进行轴承的固定。

所述升降结构设置在移动架5上。

所述第一工业相机6、第二工业相机8以及投影仪7均设置在所述升降结构上；所述升降结构用于调整所述第一工业相机6、第二工业相机8以及投影仪7与板带1之间的距离；

所述第一工业相机6和所述第二工业相机8所述投影仪7为对称轴成对称结构；且所述第一工业相机6和所述第二工业相机8均与所述投影仪7的竖直方向程设定角度设置；所述投影仪7位于板带1的中线的正上方；

所述第三工业相机13和所述第四工业相机14以所述板带1的中线为对称轴成对称结构；所述第三工业相机13和所述第四工业相机14的相机镜面与板带1的侧面平行；

所述第一工业相机6、第二工业相机8、第三工业相机13、第四工业相机14以及所述投影仪7均与所述图像采集模块15连接；所述图像采集模块15与所述计算机控制模块9连接；

当中厚板跟随板带1通过时，所述投影仪7将光栅光格结构光图案投影到所述中厚板的表面，所述第一工业相机6、第二工业相机8、第三工业相机13以及第四工业相机14分别同步采集四个不同方位的图像；所述图像采集模块15将四个不同方位的图像以及光栅光格结构传输至所述计算机控制模块9，所述计算机控制模块9进行中厚板的实时三维重建；进而实现中厚板矫直过程的表面轮廓的实时测量。

计算机控制模块9对每个工业相机采集的每张图片进行处理：图像读取、滤波处理、二值化处理、阈值分割、条纹细化处理、去毛刺处理，然后通过对canny算子进行改进实现快速中厚板数据提取。第一工业相机6和第二工业相机8是取板带1上表面数据，第三工业相机13和第四工业相机14分别取板带1两侧面数据，最终采用首末特征点的新式图像拼接算法对每幅图像进行拼接，进而实现中厚板的实时三维重建。

所述升降结构包括：滑轨11和升降台12；

所述滑轨11设置在所述移动架5的两个侧壁上；

所述升降台12与滑轨11连接。

所述移动架5包括：架体和轮子4；

所述轮子4设置在所述架体的底部。

本发明所提供的一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量方法，应用于所述的一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量系统，包括：

S101，调整第一工业相机6、第二工业相机8以及投影仪7与板带1之间的距离；

S102，调整投影仪7投影的光栅光格结构光图案，使光栅光格结构光图案的边缘与板带1边缘重合；光栅光格结构光图案如图4所示。

S103，基于张正友标定算法对第一工业相机6、第二工业相机8、第三工业相机13、第四工业相机14以及所述投影仪7进行标定；确定相机的内参数：摄像机有效焦距f、摄像机图像中心位置(u₀，v₀)、镜头畸变系数k、X方向尺度因子s_x和外参数R、T并得到一个面到另一个面的投影映射矩阵H，H可定义为：

标定后就有

进而得到板带1、工业相机和投影仪7之间的位置几何关系。

标定过程为：

调用MATLAB软件中的相机标定模块，输入20幅不同角度的棋盘格图像(如图5所示)，检测出图像中的棋盘格中的特征点，进行求解出相机的内参数和外参数，求出畸变系数、映射矩阵H和得出误差分析。

S104，当中厚板跟随板带1通过时，控制第一工业相机6、第二工业相机8、第三工业相机13、第四工业相机14以及所述投影仪7开始工作；

S105，利用第一工业相机6和第二工业相机8对中厚板的上表面进行同步实时拍摄图像，利用第三工业相机13和第四工业相机14对中厚板的侧面进行同步实时拍摄图像，并根据板带1的移动速度调整拍摄的频次；设定在t时刻上左相机拍摄的图像为I₁(t)，上右相机拍摄图像为I₂(t)，侧面左相机拍摄图像为I₃(t)，侧面右相机拍摄图像为I₄(t)，进而完成图像的采集。

S106，根据每个工业相机拍摄的图片提取对应的三维点云数据；

S106之前还包括：

对每个工业相机拍摄的图片进行预处理；所述预处理包括：滤波处理、二值化处理、阈值分割、条纹细化处理以及去毛刺处理。

通过对每个相机拍摄的图像进行处理，通过三角测量法和对结构光图案变形的求解提取每个相机拍摄的图像的三维特征点云数据总集合为P₁(t)、P₂(t)、P₃(t)、P₄(t)，例如在t₁时刻，第一工业相机6拍摄的一幅图像的三维特征点云数据集合为P₁(t₁)，第二工业相机8拍摄的一幅图像的三维特征点云数据集合为P₂(t₁)，第三工业相机13拍摄的一幅图像的三维特征点云数据集合为P₃(t₁)，第四工业相机14拍摄的一幅图像的三维特征点云数据集合为P₄(t₁)；在t₂时刻，第一工业相机6拍摄的一幅图像的三维特征点云数据集合为P₁(t₂)，第二工业相机8拍摄的一幅图像的三维特征点云数据集合为P₂(t₂)，第三工业相机13拍摄的一幅图像的三维特征点云数据集合为P₃(t₂)，第四工业相机14拍摄的一幅图像的三维特征点云数据集合为P₄(t₂)......，依次类推，最终得到每个相机总的数据集合P₁(t)、P₂(t)、P₃(t)、P₄(t)。

S106具体包括：

根据每个工业相机拍摄的图片确定每个工业相机拍摄的图片对应的世界坐标系数据；

世界坐标系的三维点云数据获取模型如图3所示：

Ω_c：工业相机坐标系O_c-X_cY_cZ_c，原点O_c位于镜头光心处，Z_c轴与相机光轴重合；X_c轴、Y_c轴分别平行于成像面的横轴、纵轴；

o-xy：图像坐标系；u-v：像素坐标系，像素的横坐标u与纵坐标v分别是在其图像数组中所在的列数与所在行数；

Ω_t：投影仪7坐标系O_t-X_tY_tZ_t，投影装置镜头光心O_t为其坐标原点，又称投影中心，O_t在参考面上的投影为O；图像坐标系和像平面坐标系；

Ω_mn：工业相机成像面图像坐标系；

Ω_w：世界坐标系O_w-X_wY_wZ_w，它用来表征物体的空间位置，是空间中的基准参考系，空间中的任意一点的世界坐标系(X_wY_wZ_w)，Z轴平行于投影仪7中心轴，XOY面即测量模型中的参考面；

P:物点，在参考面上的投影为P′，P为相机拍摄所成像点；

通过此模型可得出像素点和世界坐标系数学关系表达式：

f_x:摄像机x方向的有效焦距；

f_y:摄像机y方向的有效焦距；

l:A′到o的距离；

α:结构光平面与相机光轴的夹角。

对四个工业相机进行同样的数学运算，求得各自的工业相机中图像的世界坐标系数据。

根据每个工业相机拍摄的图片对应的世界坐标系数据，采用canny算法，提取每个工业相机对应的三维点云数据。

S107，对每个工业相机提取的三维点云数据采用首末特征点的新式图像拼接算法进行拼接，得到每个工业相机对应的拼接后的三维点云数据；

对于图像数据的拼接提出利用首末特征点的新式图像拼接算法，第一工业相机6对应的数据集合P₁(t)位列阐述拼接算法的应用，首先输入数据集合P₁(t)，由于P₁(t)中的数据是以时间顺序进行的排序，其中，在t₁时刻数据集合可表示为：

P₁(t₁)中的最后一行数据则作为t₁时刻数据集合P₁(t₂)的第一行数据，则有：

依次递推，最终实现对第一工业相机6的数据集合P₁(t)完成拼接，输出拼接好的数据P₁(t)。其他三个相机也是采用同样方法完成数据的拼接P₂(t)、P₃(t)、P₄(t)。

S108，根据每个工业相机对应的拼接后的三维点云数据进行中厚板的实时三维重建；

S108具体包括：

利用mesh函数对所有工业相机对应的拼接后的三维点云数据进行处理，完成整个中厚板的三维数据提取；即完成所述三维数据融合后，控制界面会显示整块板子的离散三维数据点云。

根据整个中厚板的三维数据，采用最小二乘法的高速曲面拟合算法，进行中厚板的实时三维重建。

S109，根据中厚板的实时三维实现中厚板矫直过程的表面轮廓的实时测量。

即可以对板带1板形缺陷进行识别和比对，与现场数据对比的内容：板带1的长度、宽度、厚度、对角线长度和板带1翘曲和下扣量，例如识别长度、宽度超出标准值2mm则视为此块板带1不合格，对角线超出4mm为不合格，板带1翘曲或下扣超过2mm为不合格。本系统实现了板带1三维数据可视化，可利用计算机实时查询某一块板带1的板形情况，进而实现实时判断板带1的板形问题是否达标。

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 (7)

1.一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量系统，其特征在于，所述的表面轮廓实时测量系统设置在粗轧机的出口处，且位于板带传送辊道的正上方，所述的表面轮廓实时测量系统包括：升降结构、移动架、第一工业相机、第二工业相机、第三工业相机、第四工业相机、投影仪、图像采集模块以及计算机控制模块；

所述升降结构设置在移动架上；

所述第一工业相机、第二工业相机以及投影仪均设置在所述升降结构上；所述升降结构用于调整所述第一工业相机、第二工业相机以及投影仪与板带之间的距离；

所述第一工业相机和所述第二工业相机所述投影仪为对称轴成对称结构；且所述第一工业相机和所述第二工业相机均与所述投影仪的竖直方向程设定角度设置；所述投影仪位于板带的中线的正上方；

所述第三工业相机和所述第四工业相机以所述板带的中线为对称轴成对称结构；所述第三工业相机和所述第四工业相机的相机镜面与板带的侧面平行；

所述第一工业相机、第二工业相机、第三工业相机、第四工业相机以及所述投影仪均与所述图像采集模块连接；所述图像采集模块与所述计算机控制模块连接；

当中厚板跟随板带通过时，所述投影仪将光栅光格结构光图案投影到所述中厚板的表面，所述第一工业相机、第二工业相机、第三工业相机以及第四工业相机分别同步采集四个不同方位的图像；所述图像采集模块将四个不同方位的图像以及光栅光格结构传输至所述计算机控制模块，所述计算机控制模块进行中厚板的实时三维重建；进而实现中厚板矫直过程的表面轮廓的实时测量。

2.根据权利要求1所述的一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量系统，其特征在于，所述升降结构包括：滑轨和升降台；

所述滑轨设置在所述移动架的两个侧壁上；

所述升降台与滑轨连接。

3.根据权利要求1所述的一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量系统，其特征在于，所述移动架包括：架体和轮子；

所述轮子设置在所述架体的底部。

4.一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量方法，应用于如权利要求1-3任一项所述的一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量系统，其特征在于，包括：

调整第一工业相机、第二工业相机以及投影仪与板带之间的距离；

调整投影仪投影的光栅光格结构光图案，使光栅光格结构光图案的边缘与板带边缘重合；

基于张正友标定算法对第一工业相机、第二工业相机、第三工业相机、第四工业相机以及所述投影仪进行标定；

当中厚板跟随板带通过时，控制第一工业相机、第二工业相机、第三工业相机、第四工业相机以及所述投影仪开始工作；

利用第一工业相机和第二工业相机对中厚板的上表面进行同步实时拍摄图像，利用第三工业相机和第四工业相机对中厚板的侧面进行同步实时拍摄图像，并根据板带的移动速度调整拍摄的频次；

根据每个工业相机拍摄的图片提取对应的三维点云数据；

对每个工业相机提取的三维点云数据采用首末特征点的新式图像拼接算法进行拼接，得到每个工业相机对应的拼接后的三维点云数据；

根据每个工业相机对应的拼接后的三维点云数据进行中厚板的实时三维重建；

根据中厚板的实时三维实现中厚板矫直过程的表面轮廓的实时测量。

5.根据权利要求4所述的一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量方法，其特征在于，所述根据每个工业相机拍摄的图片提取对应的三维点云数据，之前还包括：

对每个工业相机拍摄的图片进行预处理；所述预处理包括：滤波处理、二值化处理、阈值分割、条纹细化处理以及去毛刺处理。

6.根据权利要求4所述的一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量方法，其特征在于，所述根据每个工业相机拍摄的图片提取对应的三维点云数据，具体包括：

根据每个工业相机拍摄的图片确定每个工业相机拍摄的图片对应的世界坐标系数据；

根据每个工业相机拍摄的图片对应的世界坐标系数据，采用canny算法，提取每个工业相机对应的三维点云数据。

7.根据权利要求4所述的一种中厚板矫直过程的表面轮廓实时测量方法，其特征在于，所述根据每个工业相机对应的拼接后的三维点云数据进行中厚板的实时三维重建，具体包括：

利用mesh函数对所有工业相机对应的拼接后的三维点云数据进行处理，完成整个中厚板的三维数据提取；

根据整个中厚板的三维数据，采用最小二乘法的高速曲面拟合算法，进行中厚板的实时三维重建。

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