CN116713332A - 一种板坯热轧出口翘扣值检测装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种板坯热轧出口翘扣值检测装置及方法,涉及智能轧制技术领域,所述装置,包括:第一激光发生器,用于向目标板坯的表面发射一字激光;第二激光发生器,用于向目标板坯的表面发射十字激光;图像采集系统,用于在一字激光和十字激光照射到目标板坯的端部后,采集目标板坯的端部图像;图像处理系统,用于:提取端部图像中与侧边缘平行的激光线的离散点,根据离散点拟合目标板坯的端部的翘扣曲线;根据平行激光线组确定端部图像的图像灭点,并根据图像灭点、端部图像的边缘凸点和翘扣曲线确定目标板坯的端部的最大翘扣值。本发明能避免由端部曲线被误提取造成的翘扣值计算错误,提高板坯热轧出口翘扣值检测的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及智能轧制技术领域,特别是涉及一种板坯热轧出口翘扣值检测装置及方法。
背景技术
板坯在热轧过程中经常会出现头尾弯曲的板形缺陷,板带向上弯曲的情况叫翘头,向下弯曲的情况叫扣头,两种情况在轧制生产中很常见,同时也具有很大的危害性。发生翘头时,板带头部可能与辊道外护板、卫板或现场检测仪表发生撞击,翘头严重时可能会导致无法在后一道次咬入轧机,造成堆钢事故;发生扣头时,板坯头部会与机架辊或辊道撞击,严重时则导致板坯撞坏辊道上的花架,或导致板坯钻入辊道下面,给生产线造成不同程度的破坏。轧制生产中若无法控制板坯的翘扣头情况,会给生产带来诸多的不利,因此在生产中需要一种实时在线的板带翘扣值检测方法,及时的检测出板带的翘扣头缺陷,防止事故的产生。
翘扣头发生的主要原因在于轧制时发生的不对称形变,引起不对称形变的主要因素有上下表面温差、工作辊辊径差、工作辊辊速差、扎线标高以及压下量等,在这些因素的综合影响下,当下表面延伸量大于上表面时,即发生翘头;当上表面延伸量大于下表面时,即发生扣头。
目前,传统的基于机器视觉的检测方法是将板坯的侧边缘作为翘扣曲线,而板坯在经过热轧后,由于两侧存在着温度差、宽度方向厚度不均等原因,头部与尾部通常不是规则的矩形,而是带有轻微的不规则弧形,头部略微外凸形似“舌头”,尾部略微内凹形似“鱼尾”,在采集的图像中侧边缘会和端部边缘连成平滑的曲线,导致提取侧边缘的曲线时,往往会将端部的曲线一并提取,错误的将端部边缘也当做侧边缘的一部分,最终造成对翘扣头的判断错误。同时,翘扣程度在宽度方向上也存在不均匀性,侧边缘不能准确地代表整个板带的真实翘扣程度,以侧边缘计算的翘扣值也会不准确。因此,如何避免端部曲线被错误提取造成翘扣值计算错误是目前亟待解决的问题。
发明内容
基于此,本发明实施例提供一种板坯热轧出口翘扣值检测装置及方法,以避免由端部曲线被误提取造成的翘扣值计算错误,提高板坯热轧出口翘扣值检测的准确性。
为实现上述目的,本发明实施例提供了如下方案:
一种板坯热轧出口翘扣值检测装置,包括:
第一激光发生器,用于:
向目标板坯的表面发射一字激光;所述一字激光与所述目标板坯的侧边缘垂直;
第二激光发生器,用于:
向目标板坯的表面发射十字激光;所述十字激光,包括:与所述目标板坯的侧边缘垂直的第二激光以及与所述目标板坯的侧边缘平行的第三激光;
图像采集系统,用于:
在所述一字激光和所述十字激光照射到目标板坯的端部后,采集目标板坯的端部图像;
所述图像处理系统,与所述图像采集系统连接,用于:
提取所述端部图像中第一激光线的离散点,根据所述离散点拟合目标板坯的端部的翘扣曲线;所述第一激光线为所述第三激光照射到目标板坯的端部的激光线;
根据平行激光线组确定所述端部图像的图像灭点,并根据所述图像灭点、所述端部图像的边缘凸点和所述翘扣曲线确定所述目标板坯的端部的最大翘扣值;
其中,所述最大翘扣值用于表征所述目标板坯的端部的最大翘曲程度;所述平行激光线组,包括:所述一字激光照射到目标板坯的端部的激光线和所述第二激光照射到目标板坯的端部的激光线。
可选地,所述图像处理系统在根据所述图像灭点、所述端部图像的边缘凸点和所述翘扣曲线确定所述目标板坯的端部的最大翘扣值方面,具体用于:
确定所述端部图像的各个边缘凸点与所述翘扣曲线的相交点,得到相交点组;
从所述相交点组中选择图像列像素值最大的相交点,得到最大翘曲点;
根据所述图像灭点和所述最大翘曲点确定第一高度;所述第一高度为所述目标板坯在所述图像处理系统所拍摄平面上的高度;
根据所述第一高度以及所述图像处理系统与垂直面的夹角,计算第二高度,并将所述第二高度确定为所述目标板坯的端部的最大翘扣值;所述第二高度为所述目标板坯在世界坐标中的高度。
可选地,所述图像处理系统,在提取所述端部图像中第一激光线的离散点方面,具体用于:
对所述端部图像进行图像处理操作,得到处理后的图像;所述图像处理操作,包括:图像预处理、图像二值化、图像分割和特征提取;
从处理后的图像中提取第一激光线的轮廓;
在所述轮廓上以相等的间距提取第一激光线的离散点。
可选地,所述图像处理系统在根据所述第一高度以及所述图像处理系统与垂直面的夹角,计算第二高度方面,具体用于:
根据公式计算第二高度;h1表示第一高度;h0表示第二高度;α表示图像处理系统与竖直面的夹角。
可选地,所述图像采集系统距离所述目标板坯的表面的高度大于或等于20cm;所述图像采集系统拍摄的所述目标板坯的长度大于1.5m。
可选地,所述第一激光发生器为一字激光器;所述第二激光发生器为十字激光器。
可选地,所述第一激光发生器和所述第二激光发生器所发射的激光为波长为520nm或532nm的绿激光。
本发明还提供了一种板坯热轧出口翘扣值检测方法,包括:
在一字激光和十字激光照射到目标板坯的端部后,采集目标板坯的端部图像;
根据平行激光线组确定所述端部图像的图像灭点;
根据所述图像灭点、所述端部图像的边缘凸点和所述翘扣曲线确定所述目标板坯的端部的最大翘扣值;
其中,所述一字激光为第一激光发生器向目标板坯的表面发射的与所述目标板坯的侧边缘垂直的激光;所述十字激光,包括:第二激光发生器向目标板坯发射的与所述目标板坯的侧边缘垂直的第二激光以及与所述目标板坯的侧边缘平行的第三激光;
所述最大翘扣值用于表征所述目标板坯的端部的最大翘曲程度;所述平行激光线组,包括:所述一字激光照射到目标板坯的端部的激光线和所述第二激光照射到目标板坯的端部的激光线。
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:
本发明实施例与传统的图像上边缘检测方法相比,将照射到板坯上的激光线作为翘扣值测量基准,避免了将端部边缘与侧边缘一同提取,导致对翘扣头情况判断错误的问题;同时,用激光线阵的测量方式可以检测出板坯表面真实的翘扣情况,避免板坯在宽度上的翘扣不均匀性导致的检测不准确的问题,因此,本发明实施例能在热轧机的出口处对板坯的端部(头部和/或尾部)进行实时检测,避免由端部曲线被误提取造成的翘扣值计算错误,提高板坯热轧出口翘扣值检测的准确性。
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为本发明实施例提供的热轧后目标板坯头部的形状示意图;
图2为本发明实施例提供的热轧后目标板坯尾部的形状示意图;
图3为本发明实施例提供的板坯热轧出口翘扣值检测装置示意图;
图4为图像采集系统所拍摄投影平面上的目标板坯示意图;
图5为本发明实施例提供的板坯上翘的判定程度示意图;
图6为本发明实施例提供的板坯下扣的判定程度示意图;
图7为本发明实施例提供的未使用板坯头部翘曲控制系统时,板坯经各道次轧制后的翘曲值和图像示意图;
图8为本发明实施例提供的使用板坯头部翘曲控制系统后,板坯经各道次轧制后的翘曲值和图像示意图。
符号说明:
支撑辊—1,工作辊—2,第一激光发生器—3,第二激光发生器—4,目标板坯—5,图像采集系统—6,投影平面—7。
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。
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。
板坯在经过热轧后,头尾部往往会出现上翘或者下扣的板形缺陷,统称为翘扣头。发生翘头时,板带头部可能与辊道外护板、卫板或现场检测仪表发生撞击,翘头严重时可能会导致无法在后一道次咬入轧机,造成堆钢事故;发生扣头时,板坯头部会与机架辊或辊道撞击,严重时则导致板坯撞坏辊道上的花架,或导致板坯钻入辊道下面,给生产线造成不同程度的破坏。热轧后板坯的头尾端部形状通常是不规则的弧形,如图1所示,头部略微外凸形似“舌头”,其侧边缘与端部边缘会连成一条曲线,如图2所示,尾部也会略微内凹形似“鱼尾”,若直接提取板带的侧边缘来检测翘扣值,往往会将端部的边缘一同提取,形成错误的边缘曲线,最终导致翘扣头的情况判断失误,以及翘扣值计算错误。
为了实现以机器视觉的方式检测板坯的翘扣值,同时避免边缘提取错误,本发明实施例提供了一种板坯热轧出口翘扣值检测装置,参见图3,本实施例的板坯热轧出口翘扣值检测装置,包括:
第一激光发生器3,用于:向目标板坯5的表面发射一字激光;所述一字激光与所述目标板坯5的侧边缘垂直。
第二激光发生器4,用于:向目标板坯5的表面发射十字激光;所述十字激光,包括:与所述目标板坯5的侧边缘垂直的第二激光以及与所述目标板坯5的侧边缘平行的第三激光。
图像采集系统6,用于:在所述一字激光和所述十字激光照射到目标板坯5的端部(头部和/或尾部)后,采集目标板坯5的端部图像。如图3所示,可在用于热轧目标板坯5的热轧机出口处侧边位置设置图像采集系统6,热轧机包括支撑辊1和工作辊2,箭头方向为热轧过程中目标板坯5的运动方向。
所述图像处理系统,与所述图像采集系统6连接,用于:
提取所述端部图像中第一激光线的离散点,根据所述离散点拟合目标板坯5的端部的翘扣曲线;所述第一激光线为所述第三激光照射到目标板坯5的端部的激光线。
根据平行激光线组确定所述端部图像的图像灭点,并根据所述图像灭点、所述端部图像的边缘凸点和所述翘扣曲线确定所述目标板坯5的端部的最大翘扣值。
其中,所述最大翘扣值用于表征所述目标板坯5的端部的最大翘曲程度;所述平行激光线组,包括:所述一字激光照射到目标板坯5的端部的激光线和所述第二激光照射到目标板坯5的端部的激光线。
在一个示例中,所述图像处理系统在根据所述图像灭点、所述端部图像的边缘凸点和所述翘扣曲线确定所述目标板坯5的端部的最大翘扣值方面,具体用于:
确定所述端部图像的各个边缘凸点与所述翘扣曲线的相交点,得到相交点组。从所述相交点组中选择图像列像素值最大的相交点,得到最大翘曲点。根据所述图像灭点和所述最大翘曲点确定第一高度;所述第一高度为所述目标板坯5在所述图像处理系统所拍摄平面上的高度。根据所述第一高度以及所述图像处理系统与垂直面的夹角,计算第二高度,并将所述第二高度确定为所述目标板坯5的端部的最大翘扣值;所述第二高度为所述目标板坯5在世界坐标中的高度。
在一个示例中,所述图像处理系统,在提取所述端部图像中第一激光线的离散点方面,具体用于:对所述端部图像进行图像处理操作,得到处理后的图像;所述图像处理操作,包括:图像预处理、图像二值化、图像分割和特征提取。从处理后的图像中提取第一激光线的轮廓。在所述轮廓上以相等的间距提取第一激光线的离散点。
在一个示例中,所述图像处理系统在根据所述第一高度以及所述图像处理系统与垂直面的夹角,计算第二高度方面,具体用于:根据公式计算第二高度;h1表示第一高度;h0表示第二高度;α表示图像处理系统与竖直面的夹角。
在一个示例中,所述图像采集系统6,包括:高精度工业相机和镜头等光学组件以及调整组件,相机距粗轧机距离大于2m,相机拍摄的目标板坯5的长度大于1.5m,相机距离所述目标板坯5的表面的高度大于或等于20cm,图像处理系统周围安装护栏。
在一个示例中,所述第一激光发生器3为一字激光器;所述第二激光发生器4为十字激光器。所述第一激光发生器3和所述第二激光发生器4所发射的激光为波长为520nm或532nm的绿激光。
在一个示例中,所述图像处理系统,还用于:根据翘曲影响因素和最大翘扣值构建上下辊速比值修正模型;所述上下辊速比值修正模型用于根据检测到的最大翘扣值修正所述目标板坯5在热轧过程中热轧机的上下辊速比值。其中,所述翘曲影响因素,包括:入口厚度、压下量、上辊线速度、上下辊速比值、上辊直径、下辊直径、上表面温度、上下表面温差、板坯宽度。
本示例中辊速比值修正模型的一个具体的构建过程为:建立双隐含层神经网络模型。以翘曲影响因素作为所述双隐含层神经网络模型的输入,以最大翘扣值作为所述双隐含层神经网络模型的输出进行训练,并将训练好的双隐含层神经网络模型确定为上下辊速比值修正模型。
下面结合在实际应用中热轧机的工作过程,对上述板坯热轧出口翘扣值检测装置的一个更为具体的实现过程进行说明。
在目标板坯5的上方位置设置一字激光发生器和十字激光发生器,将激光线照射到目标板坯5的表面,激光线方向与板坯侧边缘平行,由于热轧板带通过轧机后通常为红热状态,为避免激光线被板带的红光掩盖,上述的激光发生器应采用波长为520nm或532nm的绿激光,提高对比度,易于视觉系统对激光线的检测。图3中激光器所发射的激光线数量为2条。其中,十字激光器的激光线照射在板坯中间处,激光器照射方式为垂直于板坯照射,且激光线平行于板带侧边缘;一字激光器的激光线照射在板坯表面,激光线方向与板坯侧边缘垂直。
支撑辊1支撑着工作辊2并且传递轧制力检测,如图3所示,当目标板坯5头部到达图像采集系统6的视野时,激光器处于第一位置,图像采集系统6处于第二位置,激光线垂直打在板带头部表面,采集板带头部的图像;目标板坯5随辊道移动,当目标板坯5的尾部到达图像采集系统6的视野时,激光器处于第一位置,图像采集系统6处于第二位置,采集目标板坯5的尾部的图像。图像采集系统6中的相机所拍摄的投影平面7上的目标板坯5如图4所示,相机与竖直面的夹角为α。
对采集的图像进行图像处理,包括图像预处理、图像二值化、图像分割、特征提取等步骤,获得目标板坯5头尾部激光线的轮廓,在图像中的激光线上,从目标板坯5头部或尾部开始的1.5m范围等距地提取离散点,此若干离散点可以反映目标板坯5的翘扣头情况,即可作出目标板坯5的翘扣曲线,如图5和图6所示。
参见图5和图6,首先,在图像中延长一组平行激光线得到图像灭点,再由激光线上的离散点拟合出板坯翘曲曲线y=f(x),目标板坯5边缘的若干凸点与拟合的翘扣曲线相交形成若干相交点,相交点的横坐标是行像素数,纵坐标是列像素数,在图像中列像素值最大的相交点(最大翘曲点)是拟合曲线翘曲最严重的位置即为目标板坯5发生翘曲程度最严重的位置,由灭点连接最大翘曲点,结合拟合的翘扣曲线的表达式即可间接计算目标板坯5的端部的最大翘扣值h0,图5和图6中最左侧的点位初始点,即拟合的翘扣曲线的起始点。在图像中,板坯上下两端l占用的像素是不同的,但是在世界坐标中l的长度是相等的,可以得到上下两端l所在行的每两个像素之间代表的距离,由相似原理和l1在图像行方向上占用的像素数量即可求出l1对应在世界坐标中的长度,结合拟合的翘扣曲线的表达式即可求得板坯翘曲值h1。
值得注意的是,此时测算出来的h1值,并不是世界坐标中板坯端部的最大翘曲值h0,而是一个再投影平面上的h1,h0的计算表达式为α相机与垂直面的夹角(rad);h1为目标板坯5在相机所拍摄平面上的高度(mm),即第一高度;h0为目标板坯5在世界坐标中的高度(mm),即第二高度;l为世界坐标中板坯上两条平行线间的距离(mm);l1为世界坐标中翘曲点到初始点间的横向距离(mm)。
根据某热连轧生产线,以轧制规程中S610L-P钢种为例,该板坯尺寸参数信息为:宽度1325mm,厚度237mm,长度7300mm。该热连轧生产线在未使用板坯头部翘曲控制系统时,板坯经过粗轧机各道次的翘曲高度值与图像如图7所示,图7中的(a)部分表示未控制时第1道轧制示意图,图7中的(b)部分表示未控制时第2道轧制示意图,图7中的(c)部分表示未控制时第3道轧制示意图;该热连轧生产线在使用板坯头部翘曲控制系统后,板坯检测结果如图8所示,图8中的(a)部分表示控制后第1道轧制示意图,图8中的(b)部分表示控制后第2道轧制示意图,图8中的(c)部分表示控制后第3道轧制示意图。由对比结果可知,该热连轧生产线在使用板坯头尾翘曲控制系统后,大大减小了板坯经粗轧机轧制后产生的翘曲程度。
本实施例的板坯热轧出口翘扣值检测装置,在热轧出口处设置图像采集系统,并在板坯上方设置激光发生器;将激光线照射在板坯表面,采集板坯头部与尾部的图像;对采集的图像进行处理,提取该激光线上的部分离散点,通过拟合得到板坯的翘扣曲线并向外延伸曲线;首先由一组平行激光线组得到图像灭点,板坯上表面若干凸点,与拟合曲线相交形成若干相交点,再由灭点连接相交点在图像中列像素值最大的点,该点即为板坯发生翘曲程度最严重的位置,量化翘扣曲线,计算板坯端部的最大翘扣值。结合影响板坯头部翘曲的参数和翘曲值,基于神经网络模型实现热轧粗轧板坯头部翘曲量预测,通过该模型反向计算出可调控的SKI建议值,即上辊线速度与下辊线速度的比值。该装置具有如下优点:
采用机器视觉的技术对热轧板坯的头尾部翘扣值进行定量检测,检测速度快、精度高,并可实现在线检测,及时检测出翘扣头板形缺陷,有利于后续轧制工序,机器视觉的技术为非接触式的检测方法,稳定性较高,并且适用范围广;与传统的图像上边缘检测方法相比,本实施例将激光线作为测量翘扣值的基准,代替了传统的以板坯上边缘为基准的测量方法,本实施例将照射到板坯上的激光线作为翘扣值测量基准,避免了将端部边缘与侧边缘一同提取,导致对翘扣头情况判断错误的问题;同时,用激光线阵的测量方式可以检测出板带表面真实的翘扣情况,避免板带在宽度上的翘扣不均匀性导致的检测不准确,因此本发明可以提高热轧板坯翘扣值的检测精度。
本发明还提供了一种板坯热轧出口翘扣值检测方法,包括:
(1)在一字激光和十字激光照射到目标板坯的端部后,采集目标板坯的端部图像。
(2)根据平行激光线组确定所述端部图像的图像灭点。
(3)根据所述图像灭点、所述端部图像的边缘凸点和所述翘扣曲线确定所述目标板坯的端部的最大翘扣值。
其中,所述一字激光为第一激光发生器向目标板坯的表面发射的与所述目标板坯的侧边缘垂直的激光;所述十字激光,包括:第二激光发生器向目标板坯发射的与所述目标板坯的侧边缘垂直的第二激光以及与所述目标板坯的侧边缘平行的第三激光。
所述最大翘扣值用于表征所述目标板坯的端部的最大翘曲程度;所述平行激光线组,包括:所述一字激光照射到目标板坯的端部的激光线和所述第二激光照射到目标板坯的端部的激光线。
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。对于实施例公开的方法而言,由于其与实施例公开的装置相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见装置部分说明即可。
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 (8)
1.一种板坯热轧出口翘扣值检测装置,其特征在于,包括:
第一激光发生器,用于:
向目标板坯的表面发射一字激光;所述一字激光与所述目标板坯的侧边缘垂直;
第二激光发生器,用于:
向目标板坯的表面发射十字激光;所述十字激光,包括:与所述目标板坯的侧边缘垂直的第二激光以及与所述目标板坯的侧边缘平行的第三激光;
图像采集系统,用于:
在所述一字激光和所述十字激光照射到目标板坯的端部后,采集目标板坯的端部图像;
所述图像处理系统,与所述图像采集系统连接,用于:
提取所述端部图像中第一激光线的离散点,根据所述离散点拟合目标板坯的端部的翘扣曲线;所述第一激光线为所述第三激光照射到目标板坯的端部的激光线;
根据平行激光线组确定所述端部图像的图像灭点,并根据所述图像灭点、所述端部图像的边缘凸点和所述翘扣曲线确定所述目标板坯的端部的最大翘扣值;
其中,所述最大翘扣值用于表征所述目标板坯的端部的最大翘曲程度;所述平行激光线组,包括:所述一字激光照射到目标板坯的端部的激光线和所述第二激光照射到目标板坯的端部的激光线。
2.根据权利要求1所述的板坯热轧出口翘扣值检测装置,其特征在于,所述图像处理系统在根据所述图像灭点、所述端部图像的边缘凸点和所述翘扣曲线确定所述目标板坯的端部的最大翘扣值方面,具体用于:
确定所述端部图像的各个边缘凸点与所述翘扣曲线的相交点,得到相交点组;
从所述相交点组中选择图像列像素值最大的相交点,得到最大翘曲点;
根据所述图像灭点和所述最大翘曲点确定第一高度;所述第一高度为所述目标板坯在所述图像处理系统所拍摄平面上的高度;
根据所述第一高度以及所述图像处理系统与垂直面的夹角,计算第二高度,并将所述第二高度确定为所述目标板坯的端部的最大翘扣值;所述第二高度为所述目标板坯在世界坐标中的高度。
3.根据权利要求1所述的板坯热轧出口翘扣值检测装置,其特征在于,所述图像处理系统,在提取所述端部图像中第一激光线的离散点方面,具体用于:
对所述端部图像进行图像处理操作,得到处理后的图像;所述图像处理操作,包括:图像预处理、图像二值化、图像分割和特征提取;
从处理后的图像中提取第一激光线的轮廓;
在所述轮廓上以相等的间距提取第一激光线的离散点。
4.根据权利要求2所述的板坯热轧出口翘扣值检测装置,其特征在于,所述图像处理系统在根据所述第一高度以及所述图像处理系统与垂直面的夹角,计算第二高度方面,具体用于:
根据公式计算第二高度;h1表示第一高度;h0表示第二高度;α表示图像处理系统与竖直面的夹角。
5.根据权利要求1所述的板坯热轧出口翘扣值检测装置,其特征在于,所述图像采集系统距离所述目标板坯的表面的高度大于或等于20cm;所述图像采集系统拍摄的所述目标板坯的长度大于1.5m。
6.根据权利要求1所述的板坯热轧出口翘扣值检测装置,其特征在于,所述第一激光发生器为一字激光器;所述第二激光发生器为十字激光器。
7.根据权利要求1所述的板坯热轧出口翘扣值检测装置,其特征在于,所述第一激光发生器和所述第二激光发生器所发射的激光为波长为520nm或532nm的绿激光。
8.一种板坯热轧出口翘扣值检测方法,其特征在于,包括:
在一字激光和十字激光照射到目标板坯的端部后,采集目标板坯的端部图像;
根据平行激光线组确定所述端部图像的图像灭点;
根据所述图像灭点、所述端部图像的边缘凸点和所述翘扣曲线确定所述目标板坯的端部的最大翘扣值;
其中,所述一字激光为第一激光发生器向目标板坯的表面发射的与所述目标板坯的侧边缘垂直的激光;所述十字激光,包括:第二激光发生器向目标板坯发射的与所述目标板坯的侧边缘垂直的第二激光以及与所述目标板坯的侧边缘平行的第三激光;
所述最大翘扣值用于表征所述目标板坯的端部的最大翘曲程度;所述平行激光线组,包括:所述一字激光照射到目标板坯的端部的激光线和所述第二激光照射到目标板坯的端部的激光线。
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