JP2018162144A - Method of managing storing location in coil yard - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method of managing a storing location in a coil yard capable of accurately figuring out a coil position and a gap amount between coils in the coil yard.SOLUTION: The method of managing a storing location in a coil yard includes a step of imaging the coil yard, a step of storing an image/position data, a step of extracting a coil in the image, a step of an image producing based on a DB data, a step of calculating the positional deviation and dimensional deviation, a step of judging the deviation amount, and a step of a DB data correction for correcting the DB data.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、製鉄所などのコイルヤード上にあるコイルの位置情報を維持管理する、コイルヤードの置場管理方法に関するものである。   The present invention relates to a coil yard placement management method for maintaining and managing position information of coils on a coil yard such as an ironworks.

従来、コイルヤード(以下、ヤードと略記もする)におけるコイル置場管理は、所定の升目を区切ってそれぞれに呼称番地を予め決め、この呼称番地毎に1コイルの置場を定義して管理していた。しかしながら現在では、自動クレーン設備と、クレーン絶対位置検出精度の向上により、10mm単位程度の位置制御精度が可能となっている。これにより、1呼称番地に1コイルを対応させた、呼称番地とコイルとの1対1置場管理ではなく、任意の位置にコイルを置いて、コイル間の隙間管理を行うことにより、ヤードを最大限に効率的に使用することが可能となってきている。   Conventionally, coil location management in a coil yard (hereinafter abbreviated as “yard”) was performed by dividing a predetermined cell and determining a designated address for each, and defining and managing one coil location for each designated address. . However, at present, position control accuracy on the order of 10 mm is possible due to improvements in automatic crane equipment and crane absolute position detection accuracy. This makes it possible to maximize the yardage by managing the gap between coils by placing the coil at an arbitrary position, rather than managing the one-to-one placement between the designated address and the coil, with one coil corresponding to one designated address It has become possible to use it as efficiently as possible.

コイルヤードにおける自動クレーンによるコイルハンドリング作業では、コイルヤードに置いてあるコイルの位置情報の正確性が要求される。誤った位置情報を元に、コイルハンドリング(コイルの吊上げ・搬送・吊りおろし)を行うと、コイル同士の衝突、コイルとクレーントング(コイルを把持する設備)との干渉、吊上げ時の荷振れなど、ハンドリングトラブルを招くことになる。   In the coil handling work by the automatic crane in the coil yard, the accuracy of the position information of the coil placed in the coil yard is required. When coil handling (coil lifting / carrying / unloading) is performed based on incorrect position information, collision between coils, interference between coil and crane tong (equipment holding coil), load swing during lifting, etc. This will cause handling trouble.

コイルヤード内の全ての位置にコイル位置検出センサーを設置してコイルの位置管理を行うことは可能であるが、コイルヤードが広くなればなるほど膨大な数のセンサーが必要となり、費用的にも現実的ではない。   Although it is possible to install coil position detection sensors at all positions in the coil yard and manage the position of the coil, the larger the coil yard, the greater the number of sensors required, which is also practical in terms of cost. Not right.

そこで、基本的には、自動クレーン設備でコイルヤード上にコイルを吊り降ろした位置実績の情報をもって、コイルの置場管理を行っている。   Therefore, basically, coil placement management is performed using information on the position of the coil suspended on the coil yard by an automatic crane facility.

これまでに開示された技術としては、例えば、特許文献1には、「クレーンによるコイルハンドリング制御方法」と称した、2台のTVカメラとレーザー光源を用いた、三角測量方式によるコイル位置検出を行って、迅速かつ高精度でコイルの移動を行う技術がある。   As a technique disclosed so far, for example, Patent Document 1 discloses a coil position detection by a triangulation method using two TV cameras and a laser light source, which is referred to as a “coil handling control method using a crane”. There is a technology for moving the coil quickly and with high accuracy.

また、特許文献2および3には、「コイル位置検出装置」と称した、前者は2台のTVカメラおよび後者は1台のTVカメラをそれぞれ用いて、コイルの径方向の三次元位置データに外乱成分が存在しても、コイルの中心位置や半径を高精度で検出できる技術が開示されている。   In Patent Documents 2 and 3, the former is referred to as a “coil position detecting device”, and the former uses two TV cameras and the latter uses one TV camera, respectively, to obtain three-dimensional position data in the radial direction of the coil. A technique that can detect the center position and radius of a coil with high accuracy even when a disturbance component exists is disclosed.

特開平05−330787号公報JP 05-330787 A 特開平06−66522号公報Japanese Patent Laid-Open No. 06-66522 特開平07−63519号公報JP 07-63519 A

上記した先行技術文献1〜3に開示の技術は、正確なコイル位置を検出できるものであるものの、検出対象のコイルはその時にクレーンによるハンドリング対象としているコイルのみであり、かつコイル吊り上げのためのコイルの位置検出にターゲットが限定されている。   Although the techniques disclosed in the above-mentioned prior art documents 1 to 3 can detect an accurate coil position, the coil to be detected is only the coil that is currently handled by the crane, and for coil lifting. The target is limited to the coil position detection.

したがって、ハンドリング対象以外のその他のコイルの位置、あるいは隣接コイル間の隙間量などが検出できず、吊り上げ時の隣接コイル間の干渉やトングとの干渉などを防止するのに十分な検出方法とはいえないという問題がある。   Therefore, it is impossible to detect the position of other coils other than the object to be handled or the amount of gap between adjacent coils, and a detection method sufficient to prevent interference between adjacent coils or tongs during lifting There is a problem that can not be said.

また、コイルを吊り降ろす場合に関しても、有効な検出方法ではないという問題もある。すなわち、コイルを吊り降ろす場合には、コイルヤードの空き情報(隣接コイル間の隙間情報)が必要であるものの、これが検出出来る仕組みとなっていない。   Also, there is a problem that the detection method is not an effective method even when the coil is suspended. That is, when the coil is suspended, the coil yard vacancy information (gap information between adjacent coils) is necessary, but this is not a mechanism for detecting this.

本発明は、このような従来の問題に鑑みてなされたものであり、コイルヤード上のコイル位置およびコイル間の隙間量を正確に把握することができる、コイルヤードの置場管理方法を提供することを目的とする。   This invention is made in view of such a conventional problem, and provides the placement management method of a coil yard which can grasp | ascertain correctly the coil position on a coil yard, and the gap | interval amount between coils. With the goal.

上記課題は、以下の発明によって解決できる。   The above problems can be solved by the following invention.

[1] コイルヤード上にあるコイルの位置情報を維持管理するコイルヤードの置場管理方法であって、
機上クレーンの移動にともなって、コイルヤードを上からカメラにて撮像する、コイルヤードの撮像ステップと、
所定の周期にて画像データと機上クレーン絶対位置測定に基づく撮像位置データを保存する、画像・位置データの保存ステップと、
保存した画像の画像処理を行い、コイル部分の画像を抽出する、画像内のコイル抽出ステップと、
コイルの寸法や置場位置といったデータを登録したDBデータを用いて、カメラで撮像した位置から撮像されるであろうと予測されるコイル画像を作成する、DBデータに基づく画像作成ステップと、
抽出したコイル部分の画像と作成した予測されるコイル画像との位置ずれと寸法ずれを算出する、位置ずれと寸法ずれの算出ステップと、
算出したずれ量が予め設定した閾値より小さいかどうかの判定を行う、ずれ量判定ステップと、
算出したずれ量が予め設定した閾値より小さい場合には、DBデータの修正を行う、DBデータの修正ステップと、
を有することを特徴とするコイルヤードの置場管理方法。
[1] A coil yard storage management method for maintaining and managing position information of a coil on a coil yard,
With the movement of the on-board crane, the coil yard is imaged with a camera from above, and the coil yard imaging step;
An image / position data storage step for storing image data and imaging position data based on an on-machine crane absolute position measurement at a predetermined cycle;
A coil extraction step in the image, which performs image processing of the stored image and extracts an image of the coil portion;
An image creation step based on DB data for creating a coil image that is predicted to be captured from a position captured by a camera using DB data in which data such as a coil size and a placement position is registered;
Calculating a positional deviation and a dimensional deviation between the extracted coil part image and the created predicted coil image;
A deviation amount determination step for determining whether or not the calculated deviation amount is smaller than a preset threshold;
When the calculated deviation amount is smaller than a preset threshold value, the DB data correction step for correcting the DB data;
A coil yard storage management method characterized by comprising:

[2] 上記[1]に記載のコイルヤードの置場管理方法において、
前記DBデータに基づく画像作成ステップでは、
カメラ視野中心を座標の原点とするステップと、
コイル外郭を円の集合体とするステップと、
前記原点から円に外接する直線群を作成するステップと、
作成した直線群とコイルヤード表面との交点を求めるステップと、
求めた全交点を集めた外郭画像を作成するステップと、
を有することを特徴とするコイルヤードの置場管理方法。
[2] In the coil yard storage management method according to [1] above,
In the image creation step based on the DB data,
A step with the camera view center as the origin of coordinates;
Making the coil outline a collection of circles;
Creating a group of straight lines circumscribing the circle from the origin;
Obtaining an intersection of the created straight line group and the coil yard surface;
Creating an outline image that collects all obtained intersections;
A coil yard storage management method characterized by comprising:

本発明によれば、クレーンの走行にともなってカメラで撮像した全ての範囲におけるコイル位置情報の検出および位置修正が可能となるため、コイルヤードの置場情報を、逐次、正確な情報に更新していくことが可能となる。これにより、ヤードを最大限に効率的に使用することができる。   According to the present invention, it is possible to detect and correct the coil position information in the entire range imaged by the camera as the crane travels. Therefore, the coil yard placement information is updated to accurate information sequentially. It is possible to go. Thereby, the yard can be used as efficiently as possible.

本発明を適用するコイルヤードおよび装置構成例を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the coil yard and apparatus structural example to which this invention is applied. 本発明に係るコイルヤードの置場管理方法の処理手順例を示す図である。It is a figure which shows the example of a process sequence of the placement management method of the coil yard which concerns on this invention. DBデータに基づく画像作成方法の処理手順例を示す図である。It is a figure which shows the example of a process sequence of the image preparation method based on DB data. DBデータに基づく画像作成方法を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the image preparation method based on DB data. 撮像した画像とDBデータに基づく画像との位置・寸法ずれを模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the position and dimension shift | offset | difference of the imaged image and the image based on DB data. DBデータの修正における処理例を説明する図である。It is a figure explaining the process example in correction of DB data.

以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。図1は、本発明を適用するコイルヤードおよび装置構成例を模式的に示す図である。図中、1は機上クレーン、2はクレーントング、3は照明、4はカメラ、5はコイル、および6はコイルヤードをそれぞれ表す。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram schematically showing a coil yard and an apparatus configuration example to which the present invention is applied. In the figure, 1 is an on-board crane, 2 is a crane tong, 3 is an illumination, 4 is a camera, 5 is a coil, and 6 is a coil yard.

コイルヤード6の上空に設置され、紙面の横方向と紙面垂直方向に移動する機上クレーン(クレーンとも略記する)1に積載したカメラ4で、コイルA〜Cなどのコイル5を照明3によって十分な輝度の下で撮像している様子を示している。機上クレーン1には、コイル5を吊上げ吊おろしするための把持装置であるクレーントング2を積載している。このクレーントング2とカメラ4は固定した相対位置に設置され、機上クレーン1の移動にともなって、この相対位置を保ったまま移動する。   The coil 4 such as coils A to C is sufficiently illuminated by a camera 4 mounted on an on-board crane (also abbreviated as a crane) 1 installed above the coil yard 6 and moving in the horizontal direction and the vertical direction of the paper. It shows a situation where an image is captured under a certain luminance. An onboard crane 1 is loaded with a crane tong 2 which is a gripping device for lifting and lowering the coil 5. The crane tong 2 and the camera 4 are installed at fixed relative positions, and move with the relative position maintained as the on-board crane 1 moves.

また、コイルヤード6の表面には、視野内に必ず1つは写る間隔で、位置補正用の絶対番地基準マーク(図示せず)を複数設置しておくとよい。撮像時のカメラ位置情報と画像内の絶対番地基準マークにより、画像の座標補正を行うことができる。   Also, a plurality of absolute address reference marks (not shown) for position correction may be provided on the surface of the coil yard 6 at intervals where one is always in the field of view. The coordinate correction of the image can be performed by the camera position information at the time of imaging and the absolute address reference mark in the image.

カメラ4での撮像にあたっては、機上クレーン1の移動にともなって行い、周期的(例えば5sec周期あるいは10m動作毎等)に画像データを保存する。そして、画像データと同時に、PLG(図示せず)などの測定器を用いてクレーン絶対位置も合わせて保存する。なお、撮像にあたっては、多方向、例えば、4方向から照明を行うなど、コイルヤード上にコイルの影が出来ないようにする。また、コイルヤードの表面は、コイルとは異なる単色(例えばブルーバックなど)に塗っておくと、以下に説明する画像処理の精度を上げる点でよい。   Imaging with the camera 4 is performed as the on-board crane 1 moves, and image data is stored periodically (for example, every 5 sec or every 10 m operation). Then, simultaneously with the image data, the absolute position of the crane is also stored using a measuring instrument such as PLG (not shown). In imaging, the shadow of the coil is not formed on the coil yard, for example, illumination is performed from multiple directions, for example, from four directions. Further, if the surface of the coil yard is painted in a single color (for example, a blue back) different from that of the coil, the accuracy of image processing described below can be improved.

図2は、本発明に係るコイルヤードの置場管理方法の処理手順例を示す図である。以下、図に基づいて説明を行う。   FIG. 2 is a diagram showing a processing procedure example of the coil yard storage management method according to the present invention. Hereinafter, description will be made based on the drawings.

先ず、撮像タイミングの開始指令(Start)に基づいて、Step01のコイルヤードの撮像を行う。機上クレーンの移動にともなって、コイルヤードを上からカメラにて撮像する。   First, imaging of the coil yard in Step 01 is performed based on an imaging timing start command (Start). As the on-board crane moves, the coil yard is imaged from above with a camera.

そして、Step02で、所定の周期にて画像データと機上クレーン絶対位置測定に基づく撮像位置データを対のデータとして保存する。Step01とStep02の処理を、コイルヤード全領域を全てカバーするまで行う。   In Step 02, image data and imaging position data based on the on-board crane absolute position measurement are stored as a pair of data in a predetermined cycle. Step 01 and Step 02 are performed until the entire coil yard is covered.

カメラとクレーントングの相対位置は、常に固定であるように設置し、またカメラと地上との高さ距離は固定であるように設置するものとする。昨今では、比較的安価で高解像度のカメラを入手可能な状況になっている。例えば、1200万画素(4対3の縦横比画面なら4000画素×3000画素)程度のカメラを利用すれば、視野角・ズーム調整して、横方向5m/4000画素として、1.25mm/画素程度の最大分解能が得られる。   The relative position between the camera and the crane tong is always fixed, and the height distance between the camera and the ground is fixed. Nowadays, a relatively inexpensive and high-resolution camera is available. For example, if a camera of about 12 million pixels (4000 pixels × 3000 pixels for a 4 to 3 aspect ratio screen) is used, the viewing angle and zoom are adjusted to a horizontal direction of 5 m / 4000 pixels, which is about 1.25 mm / pixel. The maximum resolution is obtained.

実際には、コイルエッジ部といった画像不明瞭部である程度の精度低下は発生するものの、概ね20mm程度の精度は期待できる。さらに精度を上げたい場合には、視野角やズームを調整し、1画素あたりの分解能を上げれば、所望の精度に絞り込むことは可能である。   Actually, although a certain degree of accuracy degradation occurs in an image unclear portion such as a coil edge portion, an accuracy of about 20 mm can be expected. In order to further increase the accuracy, it is possible to narrow down to a desired accuracy by adjusting the viewing angle and zoom and increasing the resolution per pixel.

また、クレーン搬送におけるコイルハンドリングでは、クレーントングとコイルとの干渉トラブルを回避するため、通常は余裕代100mm程度のマージンで位置制御を実施する。したがって、画像検出精度は上記20mm程度の精度であれば十分といえる。   Moreover, in coil handling in crane conveyance, in order to avoid interference troubles between the crane tongs and the coils, position control is usually performed with a margin of about 100 mm. Therefore, it can be said that the image detection accuracy is sufficient if the accuracy is about 20 mm.

次に、保存した複数の画像データの中から1つの画像データを選んで、この画像について画像処理を行い、画像中からコイル部分の抽出を行う(Step03)。画像処理にあたっては、2値化処理などによりコイル位置(エッジ)の特徴抽出を行う。コイルヤード側は、コイルとは異なる単色(例えば、ブルーバックなど)に塗っておくと、画像からコイル部分の抽出を行うにあたって誤検出を防止することができる。   Next, one image data is selected from the plurality of stored image data, image processing is performed on this image, and a coil portion is extracted from the image (Step 03). In image processing, feature extraction of the coil position (edge) is performed by binarization processing or the like. If the coil yard side is painted in a single color (for example, a blue back) different from that of the coil, erroneous detection can be prevented when extracting the coil portion from the image.

次の撮像位置の補正(Step04)については、画像内の絶対番地基準マークを用いて、撮像時のカメラ位置情報と画像内の基準マークとを比較することにより、画像の座標補正を行う。なお、この処理により、画像位置データの精度は向上するものの、測定済みの機上クレーン位置の精度が十分であれば、必ずしも必須な処理ではない。   As for the next correction of the imaging position (Step 04), the absolute position reference mark in the image is used to compare the camera position information at the time of imaging and the reference mark in the image, thereby correcting the coordinates of the image. Although the accuracy of the image position data is improved by this process, it is not necessarily an essential process as long as the accuracy of the measured on-board crane position is sufficient.

続くStep05では、置場情報データベース(単に、DBとも略記する)上に登録されている、対象としているコイルの寸法や置場位置といったデータ(DBデータと称する)を用いて、カメラで撮像した位置から撮像されるであろうと予測されるコイル画像を、幾何学的に計算し作成する。カメラで撮像したコイルが、DBに登録されているコイルの寸法や置場位置であるとして、撮像されるであろう投影画像を求めている。   In the following Step 05, imaging is performed from the position captured by the camera using data (referred to as DB data) such as the dimensions of the target coil and the placement position registered in the placement information database (simply abbreviated as DB). A coil image predicted to be generated is geometrically calculated and created. Assuming that the coil imaged by the camera is the coil size and placement position registered in the DB, a projection image that is to be imaged is obtained.

図3は、DBデータに基づく画像作成方法の処理手順例を示す図である。また、図4は、DBデータに基づく画像作成方法を模式的に示す図である。撮像されるコイルは、所定の外径、幅を持った3次元形状を有しており、得られる撮像は、カメラからコイルヤード表面に投影された平面画像となる。このため、得られるべきコイルの投影画像を幾何計算により求める。   FIG. 3 is a diagram illustrating a processing procedure example of an image creation method based on DB data. FIG. 4 is a diagram schematically showing an image creation method based on DB data. The coil to be imaged has a three-dimensional shape having a predetermined outer diameter and width, and the obtained image is a planar image projected from the camera onto the coil yard surface. For this reason, a projection image of the coil to be obtained is obtained by geometric calculation.

図3の処理手順例にしたがって、図4を参照しながら処理を説明していく。先ず、Step101にて、カメラ視野中心を座標の原点とする。ここで、図2のStep04にて撮像位置の補正が行われていれば、補正後の座標に基づいて原点を決める。   The processing will be described with reference to FIG. 4 according to the processing procedure example of FIG. First, in Step 101, the camera visual field center is set as the coordinate origin. Here, if the imaging position is corrected in Step 04 of FIG. 2, the origin is determined based on the corrected coordinates.

次に、Step102にて、コイル外郭を円の集合体とする。これは、図4に示すようにコイル形状は円筒形であり、コイル外郭は幅方向の円の集合体と見做すことができるためである。コイル外径の直径を有する円がコイル幅分だけ続いた集合体が、所定位置に置かれたものとする。   Next, in Step 102, the coil outline is set as a collection of circles. This is because the coil shape is cylindrical as shown in FIG. 4 and the coil outline can be regarded as an aggregate of circles in the width direction. Assume that an assembly in which a circle having a diameter of the coil outer diameter continues by the coil width is placed at a predetermined position.

そして、Step103にて、原点から円に外接する直線群を作成する。コイルを形成する円周上の各点とカメラ原点とを結ぶ直線の作成を、集合体とした円全てについて行う。さらに、これら直線群とコイルヤード表面(コイルなど物体が載っていないコイルヤードの表面)との交点を求める(Step104)。   In step 103, a straight line group circumscribing the circle from the origin is created. A straight line connecting each point on the circumference forming the coil and the camera origin is created for all the circles as an aggregate. Further, an intersection point between the straight line group and the coil yard surface (the surface of the coil yard on which no object such as a coil is placed) is obtained (Step 104).

最終的に、Step105にて、全交点を集めた外郭画像を作成して、コイルヤード表面へのコイル投影画像とする。   Finally, in Step 105, an outline image in which all intersections are collected is created and used as a coil projection image on the coil yard surface.

以上で、図2に示すStep05のDBデータに基づく画像作成が終了し、続いて図2のStep06の位置ずれと寸法ずれの算出ステップを行う。図5は、撮像した画像とDBデータに基づく画像との位置・寸法ずれを模式的に示す図である。   The image creation based on the DB data in Step 05 shown in FIG. 2 is completed as described above, and then the position deviation and dimension deviation calculation steps in Step 06 in FIG. 2 are performed. FIG. 5 is a diagram schematically showing a positional / dimensional shift between a captured image and an image based on DB data.

図1で示したコイルA〜Cの実画像を実線で、DBデータに基づく画像を点線でそれぞれ示している。図では、コイルAとBについては位置ずれは少ないものの、コイルCについては大きな位置ずれが生じている例を表している。また、寸法ずれについては、例えば、それぞれの図形の面積などで比較するようにすればよい。   The real images of the coils A to C shown in FIG. 1 are indicated by solid lines, and the images based on the DB data are indicated by dotted lines. In the figure, although the positional deviations of the coils A and B are small, the positional deviation of the coil C is large. Further, the dimensional deviation may be compared based on, for example, the area of each figure.

このように、両者のずれ量を求め、Step07にて、求めたずれ量が予め設定した閾値より小さいかどうかのずれ量判定を行う。ここで、求めたずれ量が予め設定した閾値より小さい場合(Yes)には、撮像した画像から抽出したコイル画像の方が正しいとして、先に保存してあった対象コイルのDBデータを修正し(Step08)、Step09で全画像の処理を終了していなければ(No)、処理する画像を次の画像に変更して、Step03に戻る。Step09で全画像の処理が終了してれば(Yes)、全処理を終了する。   In this manner, the amount of deviation between the two is obtained, and in Step 07, the amount of deviation is determined whether or not the obtained amount of deviation is smaller than a preset threshold value. Here, if the obtained deviation amount is smaller than a preset threshold value (Yes), the coil data extracted from the captured image is assumed to be correct, and the previously stored DB data of the target coil is corrected. (Step 08), if all the images have not been processed in Step 09 (No), the image to be processed is changed to the next image, and the process returns to Step 03. If processing of all images is completed in Step 09 (Yes), all processing is completed.

Step07にて、求めたずれ量が予め設定した閾値以上の場合(No)には、DBデータの修正は行わず、図示は省略するが、警報を出力してオペレータに通知し、オペレータの適切な処理判断を求める。これは、カメラなどの機器異常、演算処理の異常、前回撮像タイミング以降にコイルを移動してしまったなど種々の原因が考えられるためである。   In Step 07, if the calculated deviation amount is equal to or greater than the preset threshold value (No), the DB data is not corrected and illustration is omitted, but an alarm is output to notify the operator and Ask for processing decisions. This is because various causes such as an abnormality in a device such as a camera, an abnormality in arithmetic processing, and a coil having been moved after the previous imaging timing are considered.

適切な処理がなされ、オペレータが処理を続行してよいと判断して初めて、Step10に移行する。Step10で全画像の処理を終了していなければ(No)、処理する画像を次の画像に変更して、Step03に戻る。Step10で全画像の処理が終了してれば(Yes)、本発明の全処理を終了する。   The process proceeds to Step 10 only after appropriate processing is performed and the operator determines that the processing can be continued. If processing of all images has not been completed in Step 10 (No), the image to be processed is changed to the next image, and the process returns to Step 03. If processing of all images is completed in Step 10 (Yes), all processing of the present invention is terminated.

図6は、DBデータの修正における処理例を説明する図である。カメラとコイルが同じ平面上にある場合の撮像の様子を表している。   FIG. 6 is a diagram illustrating an example of processing in DB data correction. The state of imaging when the camera and the coil are on the same plane is shown.

コイル撮像条件としては、コイルヤード表面からカメラまでの高さH、撮像範囲S、および画像中心よりの全画角θであり、さらに、DBデータとしては、コイル中心位置C、コイル寸法(外径D、幅W)とした場合における、コイルの投影画像を作画する。   The coil imaging conditions are the height H from the coil yard surface to the camera, the imaging range S, and the total angle of view θ from the image center. Further, as DB data, the coil center position C, coil dimensions (outer diameter) D, the projection image of the coil in the case of width W) is drawn.

先ず、コイルエッジ端(エッジ1およびエッジ2)として検出される角度(θ1およびθ2)は、それぞれ下記の式(1)で表すことができる。   First, angles (θ1 and θ2) detected as coil edge ends (edge 1 and edge 2) can be expressed by the following formula (1), respectively.

そして、コイルエッジ端(エッジ1およびエッジ2)が、画面位置として作画すべき位置(E1およびE2)はそれぞれ下記の式(2)で表すことができる。   The positions (E1 and E2) where the coil edge ends (edge 1 and edge 2) should be drawn as screen positions can be expressed by the following equation (2), respectively.

以上は、DBデータとして、コイル中心位置C、コイル寸法(外径D、幅W)として保存されていたコイルがこのデータのまま、上記コイル撮像条件(コイルヤード表面からカメラまでの高さH、撮像範囲S、および画像中心よりの全画角θ)で撮像された画像におけるコイルエッジ端の位置(E1およびE2)を幾何学的に算出したものである。   As described above, as the DB data, the coil stored as the coil center position C and the coil dimensions (outer diameter D, width W) remains as this data, and the coil imaging conditions (the height H from the coil yard surface to the camera, This is a geometrically calculated position (E1 and E2) of the coil edge end in the image captured in the imaging range S and the entire field angle θ from the center of the image.

一方、実際にカメラで撮像されたコイルエッジ端の位置が、それぞれE1mおよびE2mであったとする。本発明では、図2のStep06とStep07で示したように、E1とE1mの差、E2とE2mの差を位置のずれ量として求め、このずれ量が予め設定した閾値より小さい場合には、撮像した画像の方が正しいとして、先に保存してあった対象コイルのDBデータを修正(Step08)する。   On the other hand, assume that the positions of the coil edge ends actually captured by the camera are E1m and E2m, respectively. In the present invention, as shown in Step 06 and Step 07 in FIG. 2, the difference between E1 and E1m and the difference between E2 and E2m are obtained as positional deviation amounts, and when this deviation amount is smaller than a preset threshold value, imaging is performed. Assuming that the obtained image is correct, the DB data of the target coil stored previously is corrected (Step 08).

修正の方法としては、上記(2)式および(1)式を逆算する。すなわち、実際にカメラで撮像されたコイルエッジ端の位置であるE1mおよびE2mが正しいとするため、上記(2)式にE1mおよびE2mを代入し、θ1mおよびθ2mを求め、これをさらに上記(1)式に代入して、修正するコイル中心位置Cmを求めるようにする。   As a correction method, the above formulas (2) and (1) are calculated backward. That is, E1m and E2m, which are the positions of the coil edge ends actually captured by the camera, are assumed to be correct, and E1m and E2m are substituted into the above equation (2) to obtain θ1m and θ2m. Substituting it into the formula, the coil center position Cm to be corrected is obtained.

これまで説明をおこなった本発明により、クレーンの走行にともなってカメラで撮像した全ての範囲におけるコイル位置情報の検出および位置修正が可能となるため、コイルヤードの置場情報を、逐次、正確な情報に更新していくことが可能となる。また、カメラ視野内の複数コイルの同時検出が可能であるとともに、それらコイル間の隙間情報も同時に更新できる。   According to the present invention described so far, coil position information can be detected and corrected in all ranges imaged by the camera as the crane travels. It becomes possible to update to. In addition, simultaneous detection of a plurality of coils within the camera field of view is possible, and gap information between these coils can be updated simultaneously.

さらに、これらのことより、コイル吊り上げ時のみでなく、コイルをヤードにおろす場合にも最新の隙間間隔情報を用いることにより、ヤードを最大限に効率的に使用することが可能である。   Furthermore, from these, it is possible to use the yard efficiently to the maximum extent by using the latest gap interval information not only when the coil is lifted but also when the coil is lowered to the yard.

1 機上クレーン
2 クレーントング
3 照明
4 カメラ
5 コイル
6 コイルヤード
1 On-board crane 2 Crane tong 3 Lighting 4 Camera 5 Coil 6 Coil yard

Claims (2)

コイルヤード上にあるコイルの位置情報を維持管理するコイルヤードの置場管理方法であって、
機上クレーンの移動にともなって、コイルヤードを上からカメラにて撮像する、コイルヤードの撮像ステップと、
所定の周期にて画像データと機上クレーン絶対位置測定に基づく撮像位置データを保存する、画像・位置データの保存ステップと、
保存した画像の画像処理を行い、コイル部分の画像を抽出する、画像内のコイル抽出ステップと、
コイルの寸法や置場位置といったデータを登録したDBデータを用いて、カメラで撮像した位置から撮像されるであろうと予測されるコイル画像を作成する、DBデータに基づく画像作成ステップと、
抽出したコイル部分の画像と作成した予測されるコイル画像との位置ずれと寸法ずれを算出する、位置ずれと寸法ずれの算出ステップと、
算出したずれ量が予め設定した閾値より小さいかどうかの判定を行う、ずれ量判定ステップと、
算出したずれ量が予め設定した閾値より小さい場合には、DBデータの修正を行う、DBデータの修正ステップと、
を有することを特徴とするコイルヤードの置場管理方法。
A coil yard location management method for maintaining and managing position information of a coil on a coil yard,
With the movement of the on-board crane, the coil yard is imaged with a camera from above, and the coil yard imaging step;
An image / position data storage step for storing image data and imaging position data based on an on-machine crane absolute position measurement at a predetermined cycle;
A coil extraction step in the image, which performs image processing of the stored image and extracts an image of the coil portion;
An image creation step based on DB data for creating a coil image that is predicted to be captured from a position captured by a camera using DB data in which data such as a coil size and a placement position is registered;
Calculating a positional deviation and a dimensional deviation between the extracted coil part image and the created predicted coil image;
A deviation amount determination step for determining whether or not the calculated deviation amount is smaller than a preset threshold;
When the calculated deviation amount is smaller than a preset threshold value, the DB data correction step for correcting the DB data;
A coil yard storage management method characterized by comprising:
請求項1に記載のコイルヤードの置場管理方法において、
前記DBデータに基づく画像作成ステップでは、
カメラ視野中心を座標の原点とするステップと、
コイル外郭を円の集合体とするステップと、
前記原点から円に外接する直線群を作成するステップと、
作成した直線群とコイルヤード表面との交点を求めるステップと、
求めた全交点を集めた外郭画像を作成するステップと、
を有することを特徴とするコイルヤードの置場管理方法。
In the coil yard storage management method according to claim 1,
In the image creation step based on the DB data,
A step with the camera view center as the origin of coordinates;
Making the coil outline a collection of circles;
Creating a group of straight lines circumscribing the circle from the origin;
Obtaining an intersection of the created straight line group and the coil yard surface;
Creating an outline image that collects all obtained intersections;
A coil yard storage management method characterized by comprising:
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07291582A (en) * 1994-04-28 1995-11-07 Hitachi Ltd Crane having positioning recognition device
JPH08136254A (en) * 1994-11-11 1996-05-31 East Japan Railway Co Apparatus and method for measuring irregularity of track and curvature measuring method
JPH11173824A (en) * 1997-12-12 1999-07-02 Nkk Corp Coil location detecting device
JP2001301922A (en) * 2000-04-20 2001-10-31 Nippon Steel Corp Modifying method for inventory data of coil yard

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07291582A (en) * 1994-04-28 1995-11-07 Hitachi Ltd Crane having positioning recognition device
JPH08136254A (en) * 1994-11-11 1996-05-31 East Japan Railway Co Apparatus and method for measuring irregularity of track and curvature measuring method
JPH11173824A (en) * 1997-12-12 1999-07-02 Nkk Corp Coil location detecting device
JP2001301922A (en) * 2000-04-20 2001-10-31 Nippon Steel Corp Modifying method for inventory data of coil yard

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020152531A (en) * 2019-03-20 2020-09-24 株式会社タダノ crane

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