TWI615211B

TWI615211B - 以影像分析軋機變形之方法

Info

Publication number: TWI615211B
Application number: TW105132402A
Authority: TW
Inventors: 郭士綱; 歐怡良
Original assignee: 中國鋼鐵股份有限公司
Priority date: 2016-10-06
Filing date: 2016-10-06
Publication date: 2018-02-21
Also published as: TW201813729A

Abstract

一種以影像分析軋機變形之方法，包含：分別取得工件軋入軋機前之第一原始影像及工件軋入軋機後之第二原始影像；分別在第一原始影像與軋機機械圖上選取複數個影像特徵點與複數個機械圖特徵點；利用多個影像特徵點與多個機械圖特徵點計算出轉換矩陣；分別利用轉換矩陣對第一原始影像與第二原始影像進行計算，以分別獲得第一視角校正後影像與第二視角校正後影像；以及利用數位影像相關(Digital Image Correlation,DIC)法對第一視角校正後影像與第二視角校正後影像進行分析，以獲得軋機之變形量。

Description

以影像分析軋機變形之方法

本發明是有關於一種分析軋機變形之方法，且特別是有關於一種以影像分析軋機變形之方法。

數位影像相關(Digital Image Correlation,DIC)法是一種利用物體影像進行全域式應變/形變的量測方法。請參閱圖1，係習知數位影像相關法之量測原理示意圖。數位影像相關法主要是在待測物上噴附隨機分佈之點群圖案(speckle pattern)，並在物體受力前後各取一張影像。之後，運用數位影像相關演算法進行影像分析，以得到受力前後之點群的位移量。一般而言，數位影像相關法的準確度約為0.1個像素，而解析度可以達到0.01個像素。

由於數位影像相關法是利用影像分析進行量測，因此在受力過程中保持固定的取像位置便顯得非常重要。尤其是當數位影像相關法應用於結構的應力診斷時，由於需要架設攝影機於待測結構之前並保持固定位置，所以在硬體的架設上有較多的限制，包括：攝影機的取像位置必須正對待測物，以及變形前後的取像點必須固定等要求。

為了克服取像角度的限制，中華民國第I470213號發明專利揭露一種影像校正的方法，在攝影機無法對於待測物正面取像的情形下，利用數位影像相關法進行影像的校正，在待測物受到單軸向應力的情形下，分析待測物的結構變化量，但無法應用於較複雜的二維結構變形。

本發明的目的是在於提供一種以影像分析軋機變形之方法，克服取像角度的限制，且可應用於較複雜的二維結構變形。

根據本發明之上述目的，提出一種以影像分析軋機變形之方法，包含：分別取得工件軋入軋機前之第一原始影像及工件軋入軋機後之第二原始影像；分別在第一原始影像與軋機機械圖上選取複數個影像特徵點與複數個機械圖特徵點；利用多個影像特徵點與多個機械圖特徵點計算出轉換矩陣；分別利用轉換矩陣對第一原始影像與第二原始影像進行計算，以分別獲得第一視角校正後影像與第二視角校正後影像；以及利用數位影像相關法對第一視角校正後影像與第二視角校正後影像進行分析，以獲得軋機之變形量。

在一些實施例中，上述影像特徵點的數量與上述機械圖特徵點的數量相等。

在一些實施例中，上述影像特徵點的數量與上述機械圖特徵點的數量不小於4。

在一些實施例中，上述影像特徵點與上述機械圖特徵點係分別選取軋機之較易辨識的複數個相同的局部特徵。

在一些實施例中，上述轉換矩陣係由機械圖特徵點與影像特徵點相除所得。

在一些實施例中，上述第一視角校正後影像係由第一原始影像與轉換矩陣相乘所得。

在一些實施例中，上述第二視角校正後影像係由第二原始影像與轉換矩陣相乘所得。

在一些實施例中，上述數位影像相關法係為比對第一視角校正後影像與第二視角校正後影像的局部相關性，並藉由上述局部相關性判定軋機變形前後的局部對應關係。

在一些實施例中，上述第一原始影像與第二原始影像係對應軋機之側視角，且第一視角校正後影像與第二視角校正後影像係對應軋機之正視角。

為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。

100‧‧‧軋機

100a‧‧‧左吊環

100b‧‧‧右吊環

110‧‧‧攝影機

200‧‧‧目標物

NRI、RI‧‧‧影像

P1‧‧‧正面位置

P2‧‧‧非正面之位置

Q1~Q4‧‧‧機械圖特徵點

R1~R4‧‧‧影像特徵點

RC‧‧‧取像區域

S21~S25‧‧‧步驟

從以下結合所附圖式所做的詳細描述，可對本揭露之態樣有更佳的了解。需注意的是，根據業界的標準實務，各特徵並未依比例繪示。事實上，為了使討論更為清楚，各特徵的尺寸都可任意地增加或減少。

[圖1]係習知數位影像相關法之量測原理示意圖。

[圖2]係根據本揭露的實施例之以影像分析軋機變形之方法流程圖。

[圖3]係根據本揭露的實施例之攝影機對於軋機正面取像與非正面取像之示意圖。

[圖4a]係攝影機對於目標物正面取像之概念示意圖與其所擷取之影像。

[圖4b]係攝影機對於目標物非正面取向之概念示意圖與其所擷取之影像。

[圖5a]係根據本揭露的實施例之在第一原始影像上選取四個影像特徵點之位置標示示意圖。

[圖5b]係根據本揭露的實施例之在軋機機械圖上選取四個機械圖特徵點之位置標示示意圖。

[圖6a]係根據本揭露的實施例之第一原始影像的示意圖。

[圖6b]係根據本揭露的實施例之第一視角校正後影像的示意圖。

[圖7]係根據本揭露的實施例之利用數位影像相關法對第一視角校正後影像與第二視角校正後影像進行分析之分析結果示意圖。

[圖8a]係根據本揭露的實施例之以影像分析定修前的軋機其變形量之示意圖。

[圖8b]係根據本揭露的實施例之以影像分析定修後的軋機其變形量之示意圖。

[圖9a]係根據本揭露的實施例之以影像分析定修前的軋機的兩軋輥之間相對位移的量測結果。

[圖9b]係根據本揭露的實施例之以影像分析定修後的軋機的兩軋輥之間相對位移的量測結果。

本揭露提供了許多不同的實施例或例子，用以實作此揭露的不同特徵。為了簡化本揭露，一些元件與佈局的具體例子會在以下說明。當然，這些僅僅是例子而不是用以限制本揭露。例如，若在後續說明中提到了第一特徵形成在第二特徵上面，這可包括第一特徵與第二特徵是直接接觸的實施例；這也可以包括第一特徵與第二特徵之間還形成其他特徵的實施例，這使得第一特徵與第二特徵沒有直接接觸。此外，本揭露可能會在各種例子中重複圖示符號及/或文字。此重複是為了簡明與清晰的目的，但本身並不決定所討論的各種實施例及/或設置之間的關係。

再者，在空間上相對的用語，例如底下、下面、較低、上面、較高等，是用來容易地解釋在圖示中一個元件或特徵與另一個元件或特徵之間的關係。這些空間上相對的用語除了涵蓋在圖示中所繪的方向，也涵蓋了裝置在使用或操作上不同的方向。這些裝置也可被旋轉(例如旋轉90度或旋轉至其他方向)，而在此所使用的空間上相對的描述同樣也可以有相對應的解釋。

圖2係根據本揭露實施例之以影像分析軋機變形之方法流程圖。於步驟S21，分別取得工件軋入軋機100前對軋機100非正面取像之第一原始影像及工件軋入軋機100後對軋機100非正面取像之第二原始影像。如圖3所示，由於軋輥本身高溫與需要噴水等因素，故攝影機110無法於軋機100的正面位置P1對取像區域RC進行取像。在本揭露之實施例中，攝影機110於非正面之位置P2對取像區域RC進行取像，以獲得前述之第一原始影像和第二原始影像。另外，由於軋機的吊環較容易辨識，故攝影機110的取像區域RC涵蓋軋機100的左吊環100a以及右吊環100b。值得一提的是，本揭露所述之攝影機110對於軋機100正面取像的方向係平行於工件的軋延方向。

圖4a係攝影機110對於目標物200正面取像之概念示意圖與其所擷取之影像RI，圖4b係攝影機110對於目標物200非正面取向之概念示意圖與其所擷取之影像NRI，其中目標物200具有網格狀的圖案。由圖4a和圖4b可知正面影像RI與非正面影像NRI對應的取像結果並不相同。由於本揭露欲以工件軋入軋機前後的影像來進行軋機變形的分析，故須先將攝影機對於軋機進行非正面取像所得的原始影像轉換成相當於攝影機對於軋機進行正面取像所得的視角校正後影像，再利用數位影像相關法對視角校正後影像進行分析，以獲得軋機的變形量。

請回到圖2，為了進行影像校正，在步驟S21之後進行步驟S22和步驟S23，以獲得視角校正用的轉換矩陣。於步驟S22，分別在第一原始影像與軋機機械圖上選取多個影像特徵點與多個機械圖特徵點，如圖5a和圖5b所示。圖5a係根據本揭露的實施例之在第一原始影像上選取四個影像特徵點R1-R4之位置標示示意圖，圖5b係根據本揭露的實施例之在軋機機械圖上選取四個機械圖特徵點Q1-Q4之位置標示示意圖。值得注意的是，軋機機械圖係繪示軋機中各部件彼此的尺寸關聯圖，因此對本揭露而言，其比例相當於工件軋入軋機前，攝影機對於軋機進行正面取像所得的影像。

在步驟S21中，影像特徵點與機械圖特徵點的數量相等且不小於4，且影像特徵點與機械圖特徵點係分別選取軋機之較易辨識的多個相同的局部特徵且彼此互相對應。例如，影像特徵點R1和R2分別對應至左吊環100a與右吊環100b的頂端，而相應之機械圖特徵點Q1和Q2也對應至左吊環100a與右吊環100b的頂端。

於步驟S23，利用影像特徵點R1-R4與機械圖特徵點Q1-Q4來計算出轉換矩陣，以下舉例說明如何計算出轉換矩陣。X為影像特徵點，X’為機械圖特徵點，H為轉換矩陣，其關係式為：X'=HX...(1)其中X=[x y z]，X'=[x' y' z']，H=[h]_ij，且轉換矩陣H為3x3矩陣，即i、j分別為1、2或3。接著將方程式(1)的齊次(homogeneous)座標表示法轉換為非齊次 (non-homogeneous)座標表示法，可得：

其中

，

，

，方程式(2)、(3)共有8個未知數 (h'₁₁、h'₁₂、h'₁₃、h'₂₁、h'₂₂、h'₂₃、h'₃₁、h'₃₂)，接著將四個影像特徵點R1-R4與其對應的四個機械圖特徵點Q1-Q4分別帶入方程式(2)、(3)即可列出8個計算式，因此可解出8個未知數，以得出轉換矩陣。應注意的是，上述僅為例示性的說明，本發明並不受限於此。

於步驟S24，分別利用轉換矩陣對第一原始影像與第二原始影像進行計算，以分別獲得第一視角校正後影像與第二視角校正後影像，其中第一視角校正後影像相當於工件軋入軋機前對軋機正面取像，且第二視角校正後影像相當於工件軋入軋機後對軋機正面取像。在此步驟中，第一視角校正後影像係由第一原始影像與轉換矩陣相乘所得，第二視角校正後影像係由第二原始影像與轉換矩陣相乘所得。請參照圖6a和圖6b，圖6a係根據本揭露實施例之第一原始影像的示意圖，圖6b係根據本揭露的實施例之第一視角校正後影像的示意圖。由圖6a和圖6b可知，圖6_a之第一原始影像之左右兩吊環100a和100b外形不對稱，而圖6b之第一視角校正後影像之左右兩吊環100a和100b外形對稱。其中，圖6b中的左右兩吊環100a和100b外形的對稱代表取像方向是正對於軋機100，即圖6b已將非正面取像的第一原始影像校正成正面取像的第一視角校正後影像。

於步驟S25，利用數位影像相關法對第一視角校正後影像與第二視角校正後影像進行分析，以獲得軋機之變形量，如圖7所示。在此步驟中，數位影像相關法係為比對第一視角校正後影像與第二視角校正後影像的局部相關性，並藉由局部相關性判定軋機變形前後的局部對應關係。由圖7可知整座軋機100有被向上抬起並向左移動的趨勢。最大位移量約3個像素，且左吊環和右吊環的位移量不同。

為了比較兩吊環之間的相對位移，更將數位影像相關法之分析結果中整體的平均位移量去除，以利於以影像分析軋機變形。圖8a係根據本揭露的實施例之以影像分析定修前的軋機其變形量之示意圖。如圖8a所示，左右吊環的相對位移量主要為垂直方向，即為垂直錯位所造成的偏置量，表示在軋延時兩軋輥產生相當大的偏置錯位。而軋輥偏置或錯位將使得完軋材料外形的對稱性較差，造成軋延過程之微線縫缺陷，導致成形不良之斷續皺紋粗糙，從而影響下游產品的生產品質。因此軋機有必要進行定修。

圖8b係顯示本揭露的實施例之以影像分析定修後的軋機其變形量之示意圖。如圖8b所示，左右吊環的相對位移量主要為水平方向，表示垂直錯位所造成的偏置量確實降低，且水平位移量反映的是棒鋼軋入後的彈張量。

圖9a係根據本揭露的實施例之以影像分析定修前的軋機的兩軋輥之間相對位移的量測結果。每根棒鋼在軋延過程至少量測3次，以使量測結果具有一致性。如圖9a所示，定修前軋機的兩軋輥之間的相對位移主要為0.68mm的垂直位移。圖9b係根據本揭露的實施例之以影像分析定修後的軋機的兩軋輥之間相對位移的量測結果，如圖9b所示，定修後軋機的兩軋輥之間的相對位移主要為0.55mm的水平位移。由上述結果可知，經定修後，垂直錯位所造成的偏置量已明顯降低。

由上述可知，本揭露的方法可有效地利用軋機的影像配合數位影像相關法來分析軋機的二維結構變形。此方法可應用在檢測軋機的剛性以提升產品的品質，從而改善鋼鐵生產流程。

以上概述了數個實施例的特徵，因此熟習此技藝者可以更了解本揭露的態樣。熟習此技藝者應了解到，其可輕易地把本揭露當作基礎來設計或修改其他的製程與結構，藉此實現和在此所介紹的這些實施例相同的目標及/或達到相同的優點。熟習此技藝者也應可明白，這些等效的建構並未脫離本揭露的精神與範圍，並且他們可以在不脫離本揭露精神與範圍的前提下做各種的改變、替換與變動。

S21~S25‧‧‧步驟

Claims

一種以影像分析軋機變形之方法，該方法包含：分別取得一工件軋入一軋機前之該軋機的一第一原始影像及該工件軋入該軋機後之該軋機的一第二原始影像，其中該第一原始影像與該第二原始影像係對應該軋機之一側視角；分別在該第一原始影像與一軋機機械圖上選取複數個影像特徵點與複數個機械圖特徵點，其中，該軋機機械圖係繪示該軋機中複數個部件之尺寸關聯圖，其中，該些影像特徵點與該些機械圖特徵點分別相應於該軋機的複數個局部特徵；利用該些影像特徵點與該些機械圖特徵點計算出一轉換矩陣；分別利用該轉換矩陣對該第一原始影像與該第二原始影像進行計算，以分別獲得一第一視角校正後影像與一第二視角校正後影像；以及利用一數位影像相關(Digital Image Correlation,DIC)法對該第一視角校正後影像與該第二視角校正後影像進行分析，以獲得該軋機之一變形量。
如申請專利範圍第1項所述之方法，其中該些影像特徵點的數量與該些機械圖特徵點的數量相等。
如申請專利範圍第1項所述之方法，其中該些影像特徵點的數量與該些機械圖特徵點的數量不小於4。
如申請專利範圍第1項所述之方法，其中該轉換矩陣係由該些機械圖特徵點與該些影像特徵點相除所得。
如申請專利範圍第1項所述之方法，其中該第一視角校正後影像係由該第一原始影像與該轉換矩陣相乘所得。
如申請專利範圍第1項所述之方法，其中該第二視角校正後影像係由該第二原始影像與該轉換矩陣相乘所得。
如申請專利範圍第1項所述之方法，其中該數位影像相關法係為比對該第一視角校正後影像與該第二視角校正後影像的一局部相關性，並藉由該局部相關性判定該軋機變形前後的一局部對應關係。
如申請專利範圍第1項所述之方法，其中該第一視角校正後影像與該第二視角校正後影像係對應該軋機之一正視角。