CN114777673B - 钢卷卷曲形态确定方法、系统、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明提出的一种钢卷卷曲形态确定方法、系统、设备及介质，该方法通过获取待检测钢卷的钢卷扫描数据，并将其转换为预设坐标系位置数据，根据转换后的钢卷扫描数据确定待检测钢卷的钢卷卷曲形态，获取到的待检测钢卷的扫描点数据更全面，分辨率高、可靠性好，位置数据更精确，提升了钢卷卷曲形态的检测精度和鲁棒性。

Description

钢卷卷曲形态确定方法、系统、设备及介质

技术领域

本发明涉冶金智能化技术领域，尤其涉及一种钢卷卷曲形态确定方法、系统、设备及介质。

背景技术

钢铁厂在钢卷生产过程中，钢卷存在错边现象，尤其在热轧带钢卷取成形过程中容易出现。无人行车吊运错边卷形钢卷时，存在钢卷勾翻、滑落等安全隐患，存在事故风险，故在无人行车执行钢卷下线吊运作业前，需要判定钢卷卷曲形态。

相关技术中基于辅助激光线的图像识别方法虽然能够实现钢卷错边状态的检测，但实施过程中受辅助激光器与摄像机的标定精度影响，检测精度低、鲁棒性差。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明实施例提供一种钢卷卷曲形态确定方法、系统、设备及介质，以解决上述技术问题。

本发明实施例提供的一种钢卷卷曲形态确定方法，包括：

获取待检测钢卷的钢卷扫描数据，所述钢卷扫描数据包括曲部第一初始数据、端部第一初始数据、曲部第二初始数据和端部第二初始数据，所述曲部第一初始数据和端部第一初始数据通过第一单线激光扫描仪采集得到，所述曲部第二初始数据和端部第二初始数据通过第二单线激光扫描仪采集得到；

将所述钢卷扫描数据转换为预设坐标系位置数据，根据转换后的所述钢卷扫描数据确定所述待检测钢卷的钢卷卷曲形态。

可选的，将所述钢卷扫描数据转换为预设坐标系位置数据，根据转换后的所述钢卷扫描数据确定所述待检测钢卷的钢卷卷曲形态包括：

将所述钢卷扫描数据转换为预设坐标系位置数据，得到曲部第一坐标数据、端部第一坐标数据、曲部第二坐标数据和端部第二坐标数据，其中，预设坐标系包括钢卷轴向坐标轴，根据所述曲部第一坐标数据和曲部第二坐标数据确定所述待检测钢卷在所述钢卷轴向坐标轴的曲部最小值和曲部最大值，根据所述端部第一坐标数据和端部第二坐标数据确定所述待检测钢卷在所述钢卷轴向坐标轴的端部最小值和端部最大值，根据所述曲部最小值、曲部最大值、端部最小值和端部最大值确定所述待检测钢卷的钢卷卷曲形态；

或，

将转换后的所述钢卷扫描数据绘制于预设坐标系中，得到所述待检测钢卷的轮廓图像，将所述轮廓图像与一个或多个预设钢卷形态轮廓图像进行相似度比对，将与所述轮廓图像相似度最高的预设钢卷形态轮廓图像的预设钢卷卷曲形态确定为所述待检测钢卷的钢卷卷曲形态。

可选的，根据所述曲部最小值、曲部最大值、端部最小值和端部最大值确定所述待检测钢卷的钢卷卷曲形态包括以下至少之一：

若所述端部最小值小于所述曲部最小值，且所述端部最大值大于所述曲部最大值，根据所述端部最小值和端部最大极值确定两端宽度，根据所述两端宽度和钢卷宽度确定两端距离差值，若所述两端距离差值大于预设距离阈值，所述钢卷卷曲形态包括层间错边；

若所述端部最小值大于所述曲部最小值，根据所述端部最小值和所述曲部最小值确定第一距离差值，若所述第一距离差值大于预设距离阈值，所述钢卷卷曲形态包括外层错边；

若所述端部最大值小于所述曲部最大值，根据所述端部最大值和所述曲部最大值确定第二距离差值，若所述第二距离差值大于预设距离阈值，所述钢卷卷曲形态包括外层错边；

若所述钢卷卷曲形态不包括层间错边和外层错边，从所述端部第一坐标数据和端部第二坐标数据中确定所述待检测钢卷在所述钢卷轴向坐标轴的轴部最小值和轴部最大值，根据所述曲部最大值和所述轴部最大值确定第三距离差值，根据所述曲部最小值和所述轴部最小值确定第四距离差值，若所述第三距离差值或所述第四距离差值大于所述预设距离阈值，所述钢卷卷曲形态包括内层错边，所述轴部最小值和所述轴部最大值为距离所述待检测钢卷的卷轴小于预设卷轴距离的所述端部第一坐标数据和所述端部第二坐标数据在所述钢卷轴向坐标轴的最小值和最大值。

可选的，所述端部最小值和所述端部最大值的确定方式包括，对所述端部第一坐标数据和所述端部第二坐标数据进行采样，得到端部直线并确定所述端部直线在钢卷轴向的质心位置，将所述质心位置对应的所述端部第一坐标数据和所述端部第二坐标数据在所述钢卷轴向坐标轴的数值确定为所述端部最小值和所述端部最大值；

所述曲部最小值和所述曲部最大值的确定方式包括，对所述曲部第一坐标数据和所述曲部第二坐标数据进行采样，得到曲部直线并确定所述曲部直线在所述钢卷轴向坐标轴的最小值和最大值分别确定为所述端部最小值和所述端部最大值；

从所述端部第一坐标数据和端部第二坐标数据中确定所述待检测钢卷在所述钢卷轴向坐标轴的轴部最小值和轴部最大值包括，通过直通滤波获取位于预设钢卷内径区域的所述端部第一坐标数据和所述端部第二坐标数据，将所述端部第一坐标数据和所述端部第二坐标数据在所述钢卷轴向坐标轴的最小值和最大值分别确定为所述端部最小值和所述端部最大值。

可选的，根据转换后的所述钢卷扫描数据确定所述待检测钢卷的钢卷卷曲形态之后，所述方法还包括以下至少之一：

若所述钢卷卷曲形态包括层间错边，根据所述两端宽度和所述钢卷宽度确定最大错边量；

若所述钢卷卷曲形态包括内层错边或外层错边，且所述端部最大值大于所述曲部最大值根据所述端部最大值和所述曲部最大值确定最大错边量；

若所述钢卷卷曲形态包括内层错边或外层错边，且所述端部最小值小于所述曲部最小值根据所述端部最小值和所述曲部最小值确定最大错边量。

可选的，根据所述曲部第一坐标数据和曲部第二坐标数据确定所述待检测钢卷在所述钢卷轴向坐标轴的曲部最小值和曲部最大值，根据所述端部第一坐标数据和端部第二坐标数据确定所述待检测钢卷在所述钢卷轴向坐标轴的端部最小值和端部最大值之后，所述方法还包括以下至少之一：

根据所述曲部最小值和曲部最大值确定所述待检测钢卷的钢卷宽度；

根据所述端部第一坐标数据和/或端部第二坐标数据确定所述待检测钢卷的钢卷外径；

根据钢卷宽度、钢卷外径和钢卷曲部扫描点端点数据确定钢卷位置信息。

可选的，根据所述曲部最小值和曲部最大值确定所述待检测钢卷的钢卷宽度，根据所述端部第一坐标数据和/或端部第二坐标数据确定所述待检测钢卷的钢卷外径之后，所述方法还包括：

根据所述钢卷宽度、钢卷外径、钢卷位置信息和钢卷卷曲形态确定天车的运动状态，所述天车用于抓取所述待检测钢卷。

本发明实施例提供了一种钢卷卷曲形态确定系统，所述系统包括：

获取模块，用于获取待检测钢卷的钢卷扫描数据，所述钢卷扫描数据包括曲部第一初始数据、端部第一初始数据、曲部第二初始数据和端部第二初始数据，所述曲部第一初始数据和端部第一初始数据通过第一单线激光扫描仪采集得到，所述曲部第二初始数据和端部第二初始数据通过第二单线激光扫描仪采集得到；

钢卷卷曲形态确定模块，将所述钢卷扫描数据转换为预设坐标系位置数据，根据转换后的所述钢卷扫描数据确定所述待检测钢卷的钢卷卷曲形态。

本发明实施例还提供了一种电子设备，包括处理器、存储器和通信总线；

所述通信总线用于将所述处理器和存储器连接；

所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以实现如上述中任一项实施例所述的方法。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，

所述计算机程序用于使所述计算机执行如上述任一项实施例所述的方法。

本发明实施例的有益效果：本发明实施例提出的一种钢卷卷曲形态确定方法、系统、设备及介质，该方法通过获取待检测钢卷的钢卷扫描数据，并将其转换为预设坐标系位置数据根据转换后的钢卷扫描数据确定待检测钢卷的钢卷卷曲形态，获取到的待检测钢卷的扫描点数据更全面，分辨率高、可靠性好，位置数据更精确，提升了钢卷卷曲形态的检测精度和鲁棒性。

附图说明

图1是本发明一实施例中提供的钢卷卷曲形态确定方法的一种流程示意图；

图2是本发明一实施例中提供的待检测钢卷的一种结构示意图；

图3是本发明一实施例中提供的待检测钢卷和激光扫描仪的位置示意图；

图4-图8是本发明一实施例中提供的预设钢卷形态轮廓图像的示意图；

图9-1是本发明一实施例中提供的钢卷为内层错边的结构示意图；

图9-2是本发明一实施例中提供的钢卷为层间错边的结构示意图；

图9-3是本发明一实施例中提供的钢卷为外层错边的结构示意图；

图10是本发明一实施例中提供的钢卷为正常卷曲形态的结构示意图；

图11是本发明一实施例中提供的待检测钢卷的卷曲形态的一种示意图；

图12是本发明一实施例中提供的另一种预设钢卷形态轮廓图像的示意图

图13是本发明一实施例中提供的钢卷宽度、钢卷外径的一种示意图；

图14是本发明一实施例中提供的钢卷卷曲形态确定方法应用实例系统的一种示意图；

图15是本发明一实施例中提供的钢卷卷曲形态确定方法的另一种流程示意图；

图16是本发明一实施例提供的钢卷卷曲形态确定系统的一种结构示意图；

图17是本发明一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

在下文描述中，探讨了大量细节，以提供对本发明实施例的更透彻的解释，然而，对本领域技术人员来说，可以在没有这些具体细节的情况下实施本发明的实施例是显而易见的，在其他实施例中，以方框图的形式而不是以细节的形式来示出公知的结构和设备，以避免使本发明的实施例难以理解。

如图1所示，本实施例提供了一种钢卷卷曲形态确定方法，该方法包括：

步骤S101：获取待检测钢卷的钢卷扫描数据。

其中，钢卷扫描数据包括曲部第一初始数据、端部第一初始数据、曲部第二初始数据和端部第二初始数据。钢卷扫描数据为点云数据，也即，曲部第一初始数据、端部第一初始数据、曲部第二初始数据和端部第二初始数据均包括多个扫描点的位置数据，是多个位置数据的集合。

参见图2，以图2中左侧为待检测钢卷的第一端，右侧为待检测钢卷的第二端为例(本领域技术人员也可以根据需要重新定义第一端和第二端，端面为钢卷卷曲后形成的左右两端)。如图3所示，设置在待检测钢卷右上侧的单线激光扫描仪2所扫描的Aa位置的多个扫描点(图2中的点为示意点，本领域技术人员可以根据需要设定扫描点的位置，间隔等)的位置信息集合(曲部第二初始数据)，设置在待检测钢卷右上侧的单线激光扫描仪2所扫描的Ba位置上多个扫描点的位置信息集合(端部第二初始数据)。对应的，设置在待检测钢卷左上侧的单线激光扫描仪1所扫描的Aa位置的多个扫描点的位置信息集合(曲部第一初始数据)，钢卷第一端扫描点位置数据为Ba～位置(与Ba位置相对应，类似于第一端的直径)上多个扫描点(图2中的点为示意点，本领域技术人员可以根据需要设定扫描点的位置，间隔等)的位置信息集合(端部第二初始数据)。需要说明的是，单线激光扫描仪1、单线激光扫描仪2可能均采集Aa上一部分扫描点的数据，可参见图4-图8。

可选的，曲部第一初始数据、曲部第二初始数据分别由两个单线激光扫描仪扫描，由于不同激光扫描仪的标定情况、角度情况，对同一个扫描点两个激光扫描仪所扫描得到的数据可能存在差异，后续可以通过加权平均等方式进行数据处理。

在一个实施例中，获取待检测钢卷的钢卷扫描数据之前，该方法还包括：

对第一激光扫描仪进行标定，以使第一激光扫描仪的扫描线与待检测钢卷轴线共面，第一激光扫描仪用于获取钢卷上部扫描点第一位置数据和钢卷第一端扫描点位置数据；

对第二激光扫描仪进行标定，以使第二激光扫描仪的扫描线与待检测钢卷轴线共面，第二激光扫描仪用于获取钢卷上部扫描点第二位置数据和钢卷第二端扫描点位置数据。

其中，第一激光扫描仪和第二激光扫描仪可以是两个单线激光扫描仪，也可以是本领域技术人员所设定的其他激光扫描仪。

可选的，第一激光扫描仪、第二激光扫描仪固定在无人行车上，对第一激光扫描仪、第二激光扫描仪的标定方式包括：通过水平仪以及在库区选取参照物的方式对激光扫描仪进行标定，包括激光扫描仪的俯仰角、横滚角、航向角和相对于无人行车的三轴坐标偏移值。如果角度偏移过大，超出容忍误差范围，则需要通过水平仪对安装角度进行调整，使激光扫描仪的扫描线与待检测钢卷轴线共面。获取到的原始传感器数据需要基于上述标定的角度、位移值以及无人行车的随动小车的实时坐标进行旋转、平移变换。

可选的，获取到的钢卷扫描数据可以是激光扫描仪的原始传感数据，此时需要根据激光扫描仪的标定参数(标定的角度、位移值等)以及激光扫描仪的位置(无人行车的随动小车的实时坐标等)将原始传感数据转换为三维预设坐标系下的数据，以便后续进行数据处理。

可选的，获取到的钢卷扫描数据也可以是将原始传感数据转换为预设坐标系(可以是三维坐标系或两维坐标系)下的数据，本领域技术人员可以根据需要进行钢卷扫描数据格式的选取。

可选的，第一激光扫描仪、第二激光扫描仪采集钢卷扫描数据时，激光扫描仪分别从待检测钢卷两端上侧进行扫描，激光扫描线须与待测钢卷轴线共面，垂直向下。

步骤S102：将钢卷扫描数据转换为预设坐标系位置数据，根据转换后的钢卷扫描数据确定待检测钢卷的钢卷卷曲形态。

在一个实施例中，将钢卷扫描数据转换为预设坐标系位置数据，根据转换后的钢卷扫描数据确定所述待检测钢卷的钢卷卷曲形态包括：

将转换后的钢卷扫描数据绘制于预设坐标系中，得到待检测钢卷的轮廓图像，将轮廓图像与一个或多个预设钢卷形态轮廓图像进行相似度比对，将与轮廓图像相似度最高的预设钢卷形态轮廓图像的预设钢卷卷曲形态确定为待检测钢卷的钢卷卷曲形态。

预设坐标系可以是二维坐标系或三维坐标系。

当预设坐标系为二维坐标系时，该预设坐标系的x轴为钢卷轴向，y轴为钢卷断面与轴向垂直的线条，可选的，y轴可以是激光扫描仪在断面上的扫描方向。参见图2，图2包括一种二维坐标系的各坐标轴的示意图。

对于每一种钢卷卷曲形态均预先配置有对应的一个或多个预设钢卷形态轮廓图像，且预设钢卷形态轮廓图像均配置有预设钢卷卷曲形态，通过对轮廓图像与预设钢卷形态轮廓图像进行相似度比对，找到与轮廓图像最相似的预设钢卷形态轮廓图像，进而就可以将预设钢卷形态轮廓图像均配置的预设钢卷卷曲形态确定为该轮廓图像的钢卷卷曲形态。

参见图4-图8，分别为预设钢卷形态轮廓图像的示意图，本领域技术人员还可以根据需要设置其他的预设钢卷形态轮廓图像。其中，图4、图5为预设钢卷卷曲形态为内层错边的示意图，图6、图7、图8为预设钢卷卷曲形态为外层错边的示意图。层间错边的预设钢卷形态轮廓图像在此未做示意，本领域技术人员可以根据层间错边钢卷的形态进而确定相应的额预设钢卷形态轮廓图像。

可选的，曲部第一初始数据与端部第一初始数据可以是存在有相同的曲部位置点，也可以如图4-图8所示，两个数据之间的采集位置并不重合(采集的曲部位置点均不相同)。图4-图8中顶部左侧的直线为曲部第一初始数据所绘制的轮廓线(如将曲部第一初始数据转换为曲部第一坐标数据，并显示于预设两维坐标系下的图像)，顶部右侧的直线为曲部第二初始数据所绘制的轮廓线(如将曲部第二初始数据转换为曲部第二坐标数据，并显示于预设两维坐标系下的图像)。

在一个实施例中，将钢卷扫描数据转换为预设坐标系位置数据，根据转换后的钢卷扫描数据确定所述待检测钢卷的钢卷卷曲形态包括：

将钢卷扫描数据转换为预设坐标系位置数据，得到曲部第一坐标数据、端部第一坐标数据、曲部第二坐标数据和端部第二坐标数据，其中，预设坐标系包括钢卷轴向坐标轴，根据曲部第一坐标数据和曲部第二坐标数据确定待检测钢卷在钢卷轴向坐标轴的曲部最小值和曲部最大值，根据端部第一坐标数据和端部第二坐标数据确定待检测钢卷在钢卷轴向坐标轴的端部最小值和端部最大值，根据曲部最小值、曲部最大值、端部最小值和端部最大值确定待检测钢卷的钢卷卷曲形态。可以理解，曲部最小值、曲部最大值为曲部第一坐标数据、曲部第二坐标数据中在x坐标轴上的两个极值，端部最小值和端部最大值为端部第一坐标数据、端部第二坐标数据中在x坐标轴上的两个极值。

可选的，钢卷卷曲形态包括正常、内层错边、层间错边和外层错边中至少之一。参见图9-1、图9-2和图9-3，分别为内层错边、层间错边和外层错边的钢卷的一种示意图。参见图10，图10为一种正常的钢卷卷曲形态的示意图。

可选的，钢卷的轴向可以参见图11。

在一个实施例中，根据曲部最小值、曲部最大值、端部最小值和端部最大值确定待检测钢卷的钢卷卷曲形态包括以下至少之一：

若端部最小值小于曲部最小值，且端部最大值大于曲部最大值，根据端部最小值和端部最大极值确定两端宽度，根据两端宽度和钢卷宽度确定两端距离差值(两端距离差值＝(两端宽度-钢卷宽度)/2)，若两端距离差值大于预设距离阈值，钢卷卷曲形态包括层间错边，参见图12，以轴向右侧数值大于左侧数值，由图12可得到，端部最小值D1小于曲部最小值Q1，端部最大值D2大于曲部最大值Q2,可见，该钢卷卷曲形态为层间错边；

若端部最小值大于曲部最小值，根据端部最小值和曲部最小值确定第一距离差值(第一距离差值＝端部最小值-曲部最小值)，若第一距离差值大于预设距离阈值，钢卷卷曲形态包括外层错边；

若端部最大值小于曲部最大值，根据端部最大值和曲部最大值确定第二距离差值(第二距离差值＝曲部最大值-端部最大值)，若第二距离差值大于预设距离阈值，钢卷卷曲形态包括外层错边；

若钢卷卷曲形态不包括层间错边和外层错边，从端部第一坐标数据和端部第二坐标数据中确定待检测钢卷在钢卷轴向坐标轴的轴部最小值和轴部最大值，根据曲部最大值和轴部最大值确定第三距离差值，根据曲部最小值和轴部最小值确定第四距离差值，若第三距离差值或第四距离差值大于预设距离阈值，钢卷卷曲形态包括内层错边，轴部最小值和轴部最大值为距离待检测钢卷的卷轴小于预设卷轴距离的端部第一坐标数据和端部第二坐标数据在钢卷轴向坐标轴的最小值和最大值。

若第一距离差值、第二距离差值、第三距离差值、第四距离差值或两端距离差值小于预设距离阈值，说明钢卷错边程度较小，此时钢卷卷曲形态为正常，则停止钢卷卷曲形态的确定步骤。

需要说明的是，上述针对于各中形态的预设距离阈值可以是相同的，也可以是不同的，具体可以由本领域技术人员进行确认。

在一个实施例中，端部最小值和端部最大值的确定方式包括：

对端部第一坐标数据和端部第二坐标数据进行采样，得到端部直线并确定端部直线在钢卷轴向的质心位置(端部直线在轴向方向的两个极值所在位置)，将质心位置对应的端部第一坐标数据和端部第二坐标数据在钢卷轴向坐标轴的数值确定为端部最小值和端部最大值。

在一个实施例中，曲部最小值和曲部最大值的确定方式包括：

对曲部第一坐标数据和曲部第二坐标数据进行采样，得到曲部直线并确定曲部直线在钢卷轴向坐标轴的最小值和最大值分别确定为端部最小值和端部最大值。

在一个实施例中，从端部第一坐标数据和端部第二坐标数据中确定待检测钢卷在钢卷轴向坐标轴的轴部最小值和轴部最大值包括：

通过直通滤波获取位于预设钢卷内径区域(靠近钢卷内径的端面区域)的端部第一坐标数据和端部第二坐标数据，将端部第一坐标数据和端部第二坐标数据在钢卷轴向坐标轴的最小值和最大值分别确定为端部最小值和端部最大值。

参见图11，图11为一种待检测钢卷的钢卷卷曲形态的示意图，如图11所示，待检测钢卷6存在钢卷凹陷的错边9和钢卷突出的错边8，以及钢卷打包带10，以右侧为钢卷的第二端为例，取钢卷端部第二数据在第二方向的端点为图中所示的N点，取钢卷曲部数据在第二方向的端点为图中所示的M点，此时确定M与N之间在被测钢卷轴向的第四距离D2，若D2大于预设轴向距离阈值(预设距离阈值)，则说明钢卷异常卷曲，需要确定钢卷卷曲形态。相应的，在第一端上，钢卷凹陷的最大距离也应该为D2大小，也会大于预设距离轴向阈值。图中所示为内层错边。

需要说明的是，也可以通过将转换后的所述钢卷扫描数据绘制在坐标系中后，取坐标系上的对应点(x轴方向上的端部极值和曲部极值)之间的距离来确定第一距离、第二距离、第三距离和第四距离。

在一个实施例中，继续参见图11，确定M与N之间在被测钢端向的端向距离D4，若D4大于预设端向距离阈值，则说明该待检测钢卷的错位位置靠近卷轴，此时可以确定钢卷卷曲形态为内层错边。相反，若D4小于预设端向距离阈值，则说明该待检测钢卷的错位位置远离卷轴，靠近曲部，此时可以确定钢卷卷曲形态为外层错边。

在一个实施例中，根据转换后的钢卷扫描数据确定待检测钢卷的钢卷卷曲形态之后，该方法还包括确定最大错边量，最大错边量的确定方式包括以下至少之一：

若异常卷曲形态包括层间错边，根据两端宽度和钢卷宽度确定最大错边量。最大错边量＝(两端宽度-钢卷宽度)/2；

若异常卷曲形态包括内层错边或外层错边，且端部最大值大于曲部最大值，根据端部最大值和曲部最大值确定最大错边量(最大错边量＝端部最大值-曲部最大值)；也即可以根据凸出侧扫描点确定最大错边量(凸出点的数据较容易测量，且较为准确)，如图11中的右侧的D2作为最大错边量；

若异常卷曲形态包括外层错边或内层错边，且端部最小值小于曲部最小值，根据端部最小值和曲部最小值确定最大错边量(凸出点的数据较容易测量，且较为准确)。最大错边量＝曲部最小值-端部最小值。

在一个实施例中，根据曲部第一坐标数据和曲部第二坐标数据确定待检测钢卷在钢卷轴向坐标轴的曲部最小值和曲部最大值，根据端部第一坐标数据和端部第二坐标数据确定待检测钢卷在钢卷轴向坐标轴的端部最小值和端部最大值之后，该方法还包括以下至少之一：

根据曲部最小值和曲部最大值确定待检测钢卷的钢卷宽度，可选的，若曲部第一初始数据与曲部第二初始数据的扫描点均包括钢卷曲部的两端端点，则可以根据曲部第一坐标数据和曲部第二坐标数据分别确定的得到两组第一曲部端点和第二曲部端点，得到两个钢卷宽度取两个钢卷宽度的平均值作为钢卷宽度，或取转换后的曲部第一坐标数据或转换后的曲部第二坐标数据来确定一组曲部最小值和曲部最大值，进而确定得到钢卷宽度，又或者，若曲部第一坐标数据和曲部第二坐标数据如图4所示，其扫描点并不重合，也即，曲部第一初始数据和曲部第二初始数据都仅包括一个曲部的端点数据，此时，曲部最小值和曲部最大值可以从曲部第一数据和曲部第二数据综合得到，进而再确定钢卷宽度；

根据端部第一坐标数据和/或端部第二坐标数据确定待检测钢卷的钢卷外径，例如，可以根据转换后的端部第一数据确定端向最小值和端向最大值(y轴方向的极值)，进而可以确定得到端向距离A，相似的，根据转换后的端部第二数据确定端向最小值和端向最大值，进而可以确定得到端向距离B，可以将端向距离A或端向距离B或端向距离A与端向距离B的平均值作为钢卷外径；

根据钢卷宽度、钢卷外径和钢卷曲部扫描点端点数据确定钢卷位置信息，钢卷曲部扫描点端点数据包括钢卷曲部第一坐标数据中距离钢卷第一端最近的数据(曲部最小值所在的扫描点)，和/或钢卷曲部第二坐标数据中距离钢卷第二端最近的数据(曲部最大值所在的扫描点)，钢卷位置信息可以以钢卷卷轴中部点的位置信息来表示。

参见图13，钢卷宽度为W，钢卷外径为R，钢卷卷轴直径可以预先知晓，以r表示，此时，钢卷位置信息以Z的位置信息标识，将钢卷曲部第一初始数据、钢卷曲部第二初始数据、转换为三维坐标系下的坐标，并确定第一曲部端点或第二曲部端点的坐标值，Z的位置可以由(W/2，(R-r)/2，(R-r)/2)，以及第一曲部端点或第二曲部端点的坐标值确定。以第一曲部端点坐标值为(x，y)为例，此时Z的坐标值可以为【(x+W/2)，(y-(R-r)/2)，(y-(R-r)/2)】。

在一个实施例中，根据曲部最小值和曲部最大值确定待检测钢卷的钢卷宽度，根据端部第一坐标数据和/或端部第二坐标数据确定待检测钢卷的钢卷外径之后，该方法还包括以下至少之一：

根据钢卷宽度、钢卷外径、钢卷位置信息和钢卷卷曲形态确定天车的运动状态，其中，天车用于抓取待检测钢卷，若待检测钢卷为层间错边、内层错边或外层错边，则可以控制天车暂停抓取该待检测钢卷，等待后续人工处理，若待检测钢卷的卷曲形态为正常，则可以根据钢卷位置信息调整天车的位置(预先标定待检测钢卷与天车之间的位置转换矩阵)，以达到最佳抓取位置，同时可以根据钢卷宽度、钢卷外径调整天车的抓取机构的张合位置，以更便捷快速的实现待检测钢卷的抓取。

可选的，可以在获取到钢卷扫描数据后，就对钢卷扫描数据进行直通滤波，保留钢卷本身位置点的数据，将钢卷内部的卷轴等干扰数据滤除，并将钢卷除顶部的轮廓数据外，卷曲面的其他数据滤除，最终仅保留两个端面的轮廓线数据和顶部的轮廓线数据。直通滤波的方式可以是预先设定筛除坐标范围，将位于筛除范围的坐标点全部筛除。

上述实施例提供的钢卷卷曲形态确定方法，通过获取待检测钢卷的钢卷扫描数据，并将其转换为预设坐标系位置数据，根据转换后的钢卷扫描数据确定待检测钢卷的钢卷卷曲形态获取到的待检测钢卷的扫描点数据更全面，分辨率高、可靠性好，位置数据更精确，提升了钢卷卷曲形态的检测精度和鲁棒性。

可选的，将该钢卷卷曲形态确定结果应用于仓储物流作业中，能够有效降低作业风险。

可选的，该方法还能够实现钢卷宽度、外径尺寸以及钢卷在运输链上的坐标位置计算(根据钢卷位置信息确定)，为无人行车钢卷抓取作业提供准确的钢卷位置。

在一个实施例中，继续参见图3，还提供了一种钢卷卷曲形态数据采集系统，该系统包括第一激光扫描仪、第二激光扫描仪和处理器，其中：

第一激光扫描仪设置于待检测钢卷的第一端上侧，用于采集位于待检测钢卷的曲部和第一端部的多个扫描点位置信息(也即曲部第一初始数据和端部第一初始数据)；

第二激光扫描仪设置于待检测钢卷的第二端上侧，用于采集位于待检测钢卷的曲部和第二端部的多个扫描点位置信息(也即曲部第二初始数据和端部第二初始数据)；

处理器分别电连接第一激光扫描仪和第二激光扫描仪，用于控制第一激光扫描仪的扫描射线和第二激光扫描仪的扫描射线的发射角度，完成包括采集到各扫描点位置信息的钢卷卷曲形态数据的采集。

可选的，该系统还包括有存储器，存储器中存储有计算机程序，该处理器还用于执行存储器中存储的计算机程序以实现上述任一实施例的方法，实现钢卷卷曲形态的确定。

可选的，待检测钢卷的卷轴套在钢卷运输链；第一激光扫描仪和第二激光扫描仪分别固定于行车小车，行车小车与行车大车可移动连接，行车大车设置于待检测钢卷上方。

可选的，系统还包括位置调整装置，位置调整装置分别与行车小车、行车大车电连接，用于控制行车小车和行车大车移动到所述钢卷运输链的待检测位置，以使第一激光扫描仪采集待检测钢卷的曲部和第一端部的多个扫描点位置信息，并使第二激光扫描仪采集待检测钢卷的曲部和第二端部的多个扫描点位置信息。位置调整装置用于调整行车大车前后移动，以及调整行车小车左右移动。

下面通过一个具体的实施例，示例性的对上述方法进行示例性说明。

参见图14，图14为该方法应用的实体系统的一种示意图，在无人行车4的随动小车3两侧设置两台单线激光扫描仪(图中1、2)，并通过以太网线将各单线激光扫描仪与数据处理计算机7其中一个以太网口相连接，数据处理计算机7另一个以太网口提供对外数据交互服务，待检测钢卷放置在运输链5上。如图10所示，两台单线激光扫描仪(图中1、2)分别从待检测钢卷6两端上侧进行扫描，激光扫描线须与待测钢卷轴线共面，垂直向下。该待检测钢卷通过钢卷打包带10进行捆扎，该待检测钢卷包括有凸出的错边8和凹陷的错边9。通过两台单线激光扫描仪分别从钢卷两端上侧采集钢卷顶部及端面的轮廓数据，得到A、B两组钢卷轮廓线，根据两组钢卷轮廓线计算钢卷宽度、外径尺寸信息，以及钢卷正常卷取和内层错边、层间错边、外层错边的异常卷取形态，并计算钢卷异常卷取形态的错边量将获得钢卷卷曲形态、异常卷形钢卷错边量以及钢卷宽度、外径、坐标位置信息反馈至智能仓储系统，为无人行车钢卷抓取作业提供准确的钢卷位置和钢卷卷取形态，极大地提高了无人行车在钢卷运输链下线作业的安全性。

可选的，通过两台单线激光扫描仪分别从钢卷两端上侧采集钢卷曲部及端部的轮廓数据，得到A、B两组钢卷轮廓线，并分别传输至数据处理计算机；分别对A、B两组钢卷轮廓线进行数据分割，分别得到钢卷上两条水平直线数据(曲部第一初始数据、曲部第二初始数据)和两个端部轮廓数据(端部第一初始数据、端部第二初始数据)；采用均值方法对钢卷上两条水平直线数据进行计算，得到钢卷宽度、外径尺寸以及钢卷轴向坐标位置；根据钢卷外径及钢卷上水平直线数据，对钢卷上两个端部轮廓数据进行过滤，去除钢卷内径区域干扰数据，即仅保留端面轮廓线数据；根据钢卷上两条水平直线和两个端面轮廓线的相对位置，判定钢卷卷曲形态，包括正常卷曲形态和内层错边、层间错边、外层错边三大类异常卷形。

可选的，针对钢卷内层错边卷形，提取凸出侧端面轮廓线特征，并精确计算钢卷沿端面的最大凸出错边量；针对钢卷层间错边卷形，分别提取两个端面轮廓线特征，计算两个端面轮廓线最大间距，并与钢卷宽度尺寸做比较，精确获得钢卷层间的最大错边量；针对钢卷外层错边卷形，提取外层延伸侧端面轮廓线特征，并与钢卷上水平直线数据特征进行比较，精确获得钢卷外层的最大错边量。将钢卷卷曲形态、异常卷形钢卷错边量以及钢卷宽度、外径坐标位置信息反馈至智能仓储系统。

如图15所示，该具体的实施方式的流程主要包括以下步骤：

S1101：激光扫描仪系统坐标标定。

两个单线激光扫描仪相对于无人行车4的位置是固定的，一般可以通过水平仪以及在库区选取参照物的方式对激光扫描仪进行标定，包括单线激光扫描仪的俯仰角、横滚角、航向角和相对于无人行车4的三轴坐标偏移值(预设坐标系为两维坐标系也可以是两轴坐标偏移值)。如果角度偏移过大，超出容忍误差范围，则需要通过水平仪对安装角度进行调整，使激光扫描仪的扫描线与待测钢卷轴线共面。获取到的原始传感器数据需要基于上述标定的角度、位移值以及无人行车的随动小车的实时坐标进行旋转、平移变换。

S1102：获取钢卷顶部(曲部)及端面(端部)轮廓线。

无人行车4行驶到运输链5上待检测钢卷6的鞍座位正上方，使无人行车4的随动小车3上的两台单线激光扫描仪(1、2)位于待检测钢卷6的鞍座位两侧，通过两台单线激光扫描仪分别从待检测钢卷两端上侧采集钢卷顶部及端面的轮廓数据(钢卷扫描数据)，得到A、B两组钢卷轮廓线(A组钢卷轮廓线为曲部第一初始数据、端部第一初始数据，B组钢卷轮廓线为曲部第二初始数据、端部第二初始数据)，分别对所述A、B两组钢卷轮廓线进行数据分割，分别得到钢卷上两条水平直线数据和两个端部轮廓数据。

S1103：计算钢卷宽度、外径等特征信息。

对钢卷上两条水平直线数据(曲部第一初始数据、曲部第二初始数据)进行数据处理，计算在三维空间坐标系下的极大值(最大值)、极小值(最小值)，获取钢卷宽度尺寸，根据激光扫描仪的扫描线与钢卷轴线共面特征，可获取钢卷外径信息以及钢卷轴向坐标位置，并采用均值方法计算钢卷宽度、外径等信息平均值。

S1104：判断钢卷卷曲形态。

根据钢卷外径及钢卷上水平直线数据，对钢卷上两个端部轮廓数据进行过滤，去除钢卷内径区域干扰数据，即仅保留端面轮廓线数据。根据钢卷上两条水平直线和两个端面轮廓线的相对位置，判定钢卷卷曲形态，通过随机采样一致性及直线模型对钢卷端面轮廓线进行直线特征提取，当钢卷端面直线特征的方向向量与钢卷端面轮廓线的理论方向向量相差过大、钢卷端面直线特征在整个钢卷端面轮廓线中占比过小、任意侧的钢卷端面直线特征与钢卷顶部直线区域相差过大、钢卷端面轮廓数据在钢卷轴线方向占据区间过大，按照钢卷异常卷取形态进行归类，并按照内层错边、层间错边、外层错边三大类异常卷形进行分类。

S1105：计算钢卷各类异常卷曲形态的错边量。

可选的，针对钢卷内层错边卷形，提取凸出侧端面轮廓线特征，并精确计算钢卷沿端面的最大凸出错边量；针对钢卷层间错边卷形，分别提取所述两个端面轮廓线特征，计算两个端面轮廓线最大间距，并与所述钢卷宽度尺寸做比较，精确获得钢卷层间的最大错边量；针对钢卷外层错边卷形，提取外层延伸侧端面轮廓线特征，并与所述钢卷上水平直线数据特征进行比较，精确获得钢卷外层的最大错边量。

可选的，还可以将钢卷卷曲形态、异常卷形钢卷错边量(最大错边量)以及钢卷宽度、外径(钢卷外径)、坐标位置信息(钢卷位置信息)反馈至智能仓储系统，以供无人行车钢卷抓取作业提供准确的钢卷位置和钢卷卷取形态，提高无人行车在钢卷运输链下线作业的安全性。

通过上述方法，能够实现无人行车在钢卷下线作业过程中对钢卷卷曲形态、钢卷尺寸以及钢卷空间坐标位置的精准识别与测量，以辅助无人行车完成钢卷无人化、智能化下线。

通过激光扫描仪测量钢卷轮廓线，能够获得高分辨率、高可靠性的钢卷卷曲原始形态特征，比通过摄像机与辅助激光器获得深度信息更精准和可靠。该方法不仅能够实现异常卷形钢卷的错边值的测量，还能够实现钢卷宽度、外径尺寸以及钢卷在运输链上的坐标位置计算为无人行车钢卷抓取作业提供准确的钢卷位置。同时，激光扫描仪安装在行车随动小车上，可跟随移动到钢卷运输链任意鞍座位进行钢卷错边在线实时检测，不仅提高了测量的便捷性实时性，更是确保了无人行车作业安全性。

请参阅图16，本实施例提供了一种钢卷卷曲形态确定系统，该系统包括：

获取模块1201，用于获取待检测钢卷的钢卷扫描数据，钢卷扫描数据包括曲部第一初始数据、端部第一初始数据、曲部第二初始数据和端部第二初始数据，曲部第一初始数据和端部第一初始数据通过第一单线激光扫描仪采集得到，曲部第二初始数据和端部第二初始数据通过第二单线激光扫描仪采集得到；

钢卷卷曲形态确定模块1202，用于将钢卷扫描数据转换为预设坐标系位置数据，根据转换后的钢卷扫描数据确定待检测钢卷的钢卷卷曲形态。

在本实施例中，该系统实质上是设置了多个模块用以执行上述实施例中的方法，具体功能和技术效果参照上述实施例中的方法实施例即可，此处不再赘述。

参见图17，本发明实施例还提供了一种电子设备600，包括处理器601、存储器602和通信总线603；

通信总线603用于将处理器601和存储器连接602；

处理器601用于执行存储器602中存储的计算机程序，以实现如上述实施例一中的一个或多个所述的方法。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，

计算机程序用于使计算机执行如上述实施例一中的任一项所述的方法。

本申请实施例还提供了一种非易失性可读存储介质，该存储介质中存储有一个或多个模块(programs)，该一个或多个模块被应用在设备时，可以使得该设备执行本申请实施例的实施例一所包含步骤的指令(instructions)。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (8)

1.一种钢卷卷曲形态确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测钢卷的钢卷扫描数据，所述钢卷扫描数据包括曲部第一初始数据、端部第一初始数据、曲部第二初始数据和端部第二初始数据，所述曲部第一初始数据和端部第一初始数据通过第一单线激光扫描仪采集得到，所述曲部第二初始数据和端部第二初始数据通过第二单线激光扫描仪采集得到；

将所述钢卷扫描数据转换为预设坐标系位置数据，根据转换后的所述钢卷扫描数据确定所述待检测钢卷的钢卷卷曲形态；所述将所述钢卷扫描数据转换为预设坐标系位置数据，根据转换后的所述钢卷扫描数据确定所述待检测钢卷的钢卷卷曲形态包括，将所述钢卷扫描数据转换为预设坐标系位置数据，得到曲部第一坐标数据、端部第一坐标数据、曲部第二坐标数据和端部第二坐标数据，其中，预设坐标系包括钢卷轴向坐标轴，根据所述曲部第一坐标数据和曲部第二坐标数据确定所述待检测钢卷在所述钢卷轴向坐标轴的曲部最小值和曲部最大值，根据所述端部第一坐标数据和端部第二坐标数据确定所述待检测钢卷在所述钢卷轴向坐标轴的端部最小值和端部最大值，根据所述曲部最小值、曲部最大值、端部最小值和端部最大值确定所述待检测钢卷的钢卷卷曲形态；或，将转换后的所述钢卷扫描数据绘制于预设坐标系中，得到所述待检测钢卷的轮廓图像，将所述轮廓图像与一个或多个预设钢卷形态轮廓图像进行相似度比对，将与所述轮廓图像相似度最高的预设钢卷形态轮廓图像的预设钢卷卷曲形态确定为所述待检测钢卷的钢卷卷曲形态；

其中，根据所述曲部最小值、曲部最大值、端部最小值和端部最大值确定所述待检测钢卷的钢卷卷曲形态包括以下至少之一，

若所述端部最小值小于所述曲部最小值，且所述端部最大值大于所述曲部最大值，根据所述端部最小值和端部最大极值确定两端宽度，根据所述两端宽度和钢卷宽度确定两端距离差值，若所述两端距离差值大于预设距离阈值，所述钢卷卷曲形态包括层间错边；

若所述端部最小值大于所述曲部最小值，根据所述端部最小值和所述曲部最小值确定第一距离差值，若所述第一距离差值大于预设距离阈值，所述钢卷卷曲形态包括外层错边；

若所述端部最大值小于所述曲部最大值，根据所述端部最大值和所述曲部最大值确定第二距离差值，若所述第二距离差值大于预设距离阈值，所述钢卷卷曲形态包括外层错边；

若所述钢卷卷曲形态不包括层间错边和外层错边，从所述端部第一坐标数据和端部第二坐标数据中确定所述待检测钢卷在所述钢卷轴向坐标轴的轴部最小值和轴部最大值，根据所述曲部最大值和所述轴部最大值确定第三距离差值，根据所述曲部最小值和所述轴部最小值确定第四距离差值，若所述第三距离差值或所述第四距离差值大于所述预设距离阈值，所述钢卷卷曲形态包括内层错边，所述轴部最小值和所述轴部最大值为距离所述待检测钢卷的卷轴小于预设卷轴距离的所述端部第一坐标数据和所述端部第二坐标数据在所述钢卷轴向坐标轴的最小值和最大值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述端部最小值和所述端部最大值的确定方式包括，对所述端部第一坐标数据和所述端部第二坐标数据进行采样，得到端部直线并确定所述端部直线在钢卷轴向的质心位置，将所述质心位置对应的所述端部第一坐标数据和所述端部第二坐标数据在所述钢卷轴向坐标轴的数值确定为所述端部最小值和所述端部最大值；

所述曲部最小值和所述曲部最大值的确定方式包括，对所述曲部第一坐标数据和所述曲部第二坐标数据进行采样，得到曲部直线并确定所述曲部直线在所述钢卷轴向坐标轴的最小值和最大值分别确定为所述端部最小值和所述端部最大值；

从所述端部第一坐标数据和端部第二坐标数据中确定所述待检测钢卷在所述钢卷轴向坐标轴的轴部最小值和轴部最大值包括，通过直通滤波获取位于预设钢卷内径区域的所述端部第一坐标数据和所述端部第二坐标数据，将所述端部第一坐标数据和所述端部第二坐标数据在所述钢卷轴向坐标轴的最小值和最大值分别确定为所述端部最小值和所述端部最大值。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据转换后的所述钢卷扫描数据确定所述待检测钢卷的钢卷卷曲形态之后，所述方法还包括以下至少之一：

若所述钢卷卷曲形态包括层间错边，根据所述两端宽度和所述钢卷宽度确定最大错边量；

若所述钢卷卷曲形态包括内层错边或外层错边，且所述端部最大值大于所述曲部最大值，根据所述端部最大值和所述曲部最大值确定最大错边量；

若所述钢卷卷曲形态包括内层错边或外层错边，且所述端部最小值小于所述曲部最小值，根据所述端部最小值和所述曲部最小值确定最大错边量。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述曲部第一坐标数据和曲部第二坐标数据确定所述待检测钢卷在所述钢卷轴向坐标轴的曲部最小值和曲部最大值，根据所述端部第一坐标数据和端部第二坐标数据确定所述待检测钢卷在所述钢卷轴向坐标轴的端部最小值和端部最大值之后，所述方法还包括以下至少之一：

根据所述曲部最小值和曲部最大值确定所述待检测钢卷的钢卷宽度；

根据所述端部第一坐标数据和/或端部第二坐标数据确定所述待检测钢卷的钢卷外径；

根据钢卷宽度、钢卷外径和钢卷曲部扫描点端点数据确定钢卷位置信息。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述曲部最小值和曲部最大值确定所述待检测钢卷的钢卷宽度，根据所述端部第一坐标数据和/或端部第二坐标数据确定所述待检测钢卷的钢卷外径之后，所述方法还包括：

根据所述钢卷宽度、钢卷外径、钢卷位置信息和钢卷卷曲形态确定天车的运动状态，所述天车用于抓取所述待检测钢卷。

6.一种钢卷卷曲形态确定系统，其特征在于，所述系统包括：

获取模块，用于获取待检测钢卷的钢卷扫描数据，所述钢卷扫描数据包括曲部第一初始数据、端部第一初始数据、曲部第二初始数据和端部第二初始数据，所述曲部第一初始数据和端部第一初始数据通过第一单线激光扫描仪采集得到，所述曲部第二初始数据和端部第二初始数据通过第二单线激光扫描仪采集得到；

钢卷卷曲形态确定模块，将所述钢卷扫描数据转换为预设坐标系位置数据，根据转换后的所述钢卷扫描数据确定所述待检测钢卷的钢卷卷曲形态，其中，将所述钢卷扫描数据转换为预设坐标系位置数据，根据转换后的所述钢卷扫描数据确定所述待检测钢卷的钢卷卷曲形态包括，

将所述钢卷扫描数据转换为预设坐标系位置数据，得到曲部第一坐标数据、端部第一坐标数据、曲部第二坐标数据和端部第二坐标数据，其中，预设坐标系包括钢卷轴向坐标轴，根据所述曲部第一坐标数据和曲部第二坐标数据确定所述待检测钢卷在所述钢卷轴向坐标轴的曲部最小值和曲部最大值，根据所述端部第一坐标数据和端部第二坐标数据确定所述待检测钢卷在所述钢卷轴向坐标轴的端部最小值和端部最大值，根据所述曲部最小值、曲部最大值、端部最小值和端部最大值确定所述待检测钢卷的钢卷卷曲形态；

或，

将转换后的所述钢卷扫描数据绘制于预设坐标系中，得到所述待检测钢卷的轮廓图像，将所述轮廓图像与一个或多个预设钢卷形态轮廓图像进行相似度比对，将与所述轮廓图像相似度最高的预设钢卷形态轮廓图像的预设钢卷卷曲形态确定为所述待检测钢卷的钢卷卷曲形态；

其中，根据所述曲部最小值、曲部最大值、端部最小值和端部最大值确定所述待检测钢卷的钢卷卷曲形态包括以下至少之一，

若所述端部最小值小于所述曲部最小值，且所述端部最大值大于所述曲部最大值，根据所述端部最小值和端部最大极值确定两端宽度，根据所述两端宽度和钢卷宽度确定两端距离差值，若所述两端距离差值大于预设距离阈值，所述钢卷卷曲形态包括层间错边；

若所述端部最小值大于所述曲部最小值，根据所述端部最小值和所述曲部最小值确定第一距离差值，若所述第一距离差值大于预设距离阈值，所述钢卷卷曲形态包括外层错边；

若所述端部最大值小于所述曲部最大值，根据所述端部最大值和所述曲部最大值确定第二距离差值，若所述第二距离差值大于预设距离阈值，所述钢卷卷曲形态包括外层错边；

若所述钢卷卷曲形态不包括层间错边和外层错边，从所述端部第一坐标数据和端部第二坐标数据中确定所述待检测钢卷在所述钢卷轴向坐标轴的轴部最小值和轴部最大值，根据所述曲部最大值和所述轴部最大值确定第三距离差值，根据所述曲部最小值和所述轴部最小值确定第四距离差值，若所述第三距离差值或所述第四距离差值大于所述预设距离阈值，所述钢卷卷曲形态包括内层错边，所述轴部最小值和所述轴部最大值为距离所述待检测钢卷的卷轴小于预设卷轴距离的所述端部第一坐标数据和所述端部第二坐标数据在所述钢卷轴向坐标轴的最小值和最大值。

7.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器和通信总线；

所述通信总线用于将所述处理器和存储器连接；

所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，

所述计算机程序用于使所述计算机执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。

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