專利名稱：：一種中厚板自動(dòng)轉(zhuǎn)鋼方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明屬于軋鋼
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別涉及一種中厚板自動(dòng)轉(zhuǎn)鋼方法。
背景技術(shù)：
：目前，自動(dòng)軋鋼系統(tǒng)中唯一欠缺的需手動(dòng)干預(yù)的一環(huán)就是轉(zhuǎn)鋼功能，通常情況下Z中厚板軋機(jī)為了能夠由幾種固定尺寸的坯料生產(chǎn)出任意寬度的鋼板，在制定軋制道次狀態(tài)時(shí)會(huì)增加轉(zhuǎn)鋼操作，在進(jìn)行轉(zhuǎn)鋼道次時(shí)，操作員由自動(dòng)軋鋼方式切換至手動(dòng)方式進(jìn)行轉(zhuǎn)鋼，手動(dòng)轉(zhuǎn)鋼完畢后需要進(jìn)行人工確認(rèn)才能再次恢復(fù)至自動(dòng)軋鋼狀態(tài)，轉(zhuǎn)鋼過程的人為干預(yù)，是自動(dòng)軋鋼系統(tǒng)的外擾，影響了對(duì)生產(chǎn)工藝要求高的高等級(jí)產(chǎn)品的穩(wěn)定生產(chǎn)過程
發(fā)明內(nèi)容-針對(duì)現(xiàn)有中厚板軋鋼過程中自動(dòng)轉(zhuǎn)鋼方法存在的不足，為更好實(shí)現(xiàn)中厚板生產(chǎn)過程自動(dòng)轉(zhuǎn)鋼功能，本發(fā)明提,一種中厚板自動(dòng)轉(zhuǎn)鋼方法，利用安裝在轉(zhuǎn)鋼輥道上方的攝像機(jī)采集實(shí)時(shí)圖像，計(jì)算板坯位覃和平面尺寸，驅(qū)動(dòng)中厚板轉(zhuǎn)鋼錐形輥道實(shí)現(xiàn)自動(dòng)轉(zhuǎn)鋼，達(dá)到系統(tǒng)穩(wěn)定可靠，檢測(cè)速度快的目的。本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的本發(fā)明中厚板自動(dòng)轉(zhuǎn)鋼控制裝置包括圖像采集系統(tǒng)和圖像處理系統(tǒng)，其中圖像采集系統(tǒng)包括攝像機(jī)、鏡頭及視頻信號(hào)光電轉(zhuǎn)換模塊；圖像處理系統(tǒng)包括圖像采集卡、工業(yè)計(jì)算機(jī)和圖像處理軟件，其中工業(yè)計(jì)算機(jī)通過工業(yè)以太網(wǎng)和基礎(chǔ)自動(dòng)化交換數(shù)據(jù)，控制轉(zhuǎn)鋼輥道。采用以上中厚板自動(dòng)轉(zhuǎn)鋼控制裝置，通過該裝置來控制中厚板自動(dòng)轉(zhuǎn)鋼過程，其方法步驟如下1、板坯圖像采集轉(zhuǎn)鋼道次安排在小于等于前5道次，此時(shí)板坯溫度在950。C以上，利用板坯本身熱輻射，由安裝在轉(zhuǎn)鋼輥道上方的攝像機(jī)采集板坯圖像，通過圖象采集卡將圖象數(shù)字化后輸入至計(jì)算機(jī)，作為軋件位置辨識(shí)的對(duì)象；2、板坯圖像邊緣檢測(cè)板坯圖像邊緣檢測(cè)方法包括直方圖均衡、中值濾波和Sobel(索貝爾)算子板坯圖像邊緣提取，具體的步驟如下(1)、直方圖均衡設(shè)采集板坯圖像,的灰度級(jí)范圍"'，A)，P(z)表示"'，^)內(nèi)所有灰度級(jí)出現(xiàn)相對(duì)概率，稱^z)圖形為圖像/直方圖，直方圖均衡化是一種非線性點(diǎn)運(yùn)算，將已知灰度分布的圖像使用非線性灰度變換函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，得到通過直方圖均衡處理后的圖像；(2)、中值濾波通過直方圖均衡獲得圖像有噪聲，為降低噪聲對(duì)圖像的影響，使圖像的背景變得均勻，而同時(shí)要保持圖像中細(xì)節(jié)的原有特征，提高圖像的質(zhì)量，需要對(duì)圖像進(jìn)行平滑，中值濾波是一種非線性信號(hào)處理方法，也是圖像平滑處理中最常見的處理技術(shù)，它在一定條件下可以克服線性濾波器、最小均方濾波、平均值濾波等所帶來的圖像細(xì)節(jié)模糊，而且對(duì)濾除脈沖干擾及圖像掃描噪聲最為有效，在實(shí)際運(yùn)算過程中并不需要圖像的統(tǒng)計(jì)特性，可以在保護(hù)圖像邊緣的同時(shí)去除噪聲；將中值濾波窗口覆蓋在通過直方圖均衡獲得圖像上'，將窗口所覆蓋的圖像像素排序，排序后求得數(shù)列中值，用該值替換窗口覆蓋圖像的中心像素，完成一次中值濾波處理，將濾波窗口對(duì)通過直方圖均衡處理后的圖像，由左到右，由上到下逐一濾波，完成整幅圖像的濾波，為了減少計(jì)算時(shí)間并獲得較好的濾波效果；(3)、Sobel算子邊緣提取Sobel算子屬于一階導(dǎo)數(shù)邊緣檢測(cè)算子，它的模板形式為-<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>(1)將模板對(duì)圖像由左至右，由上至下進(jìn)行巻積得到圖.像中板坯的邊緣，獲得Sobel算子邊緣處理后的圖像；3、圖像畸變與標(biāo)定處理由于成像系統(tǒng)的非線性，經(jīng)板坯圖像邊緣檢測(cè)成像后的圖像與原景物圖像相比，產(chǎn)生比例失調(diào)，被描述的景物產(chǎn)生扭曲；同時(shí)為了建立圖像中板坯尺寸和實(shí)際尺寸對(duì)應(yīng)關(guān)系，還原圖像中的不同對(duì)象的比例，在圖像中得到高精度的尺寸檢測(cè)，需要對(duì)采集的圖像進(jìn)行畸變糾正和標(biāo)定，設(shè)通過Sobel算子邊緣處理后的圖像為/(x，力，畸變后的圖像為F"'，y)，確定(V，;0坐標(biāo)與"力坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換關(guān)系；本發(fā)明采用8點(diǎn)校正方法進(jìn)行圖像畸變和標(biāo)定處理，在原景物圖像和畸變景物圖像中找到8個(gè)可識(shí)別點(diǎn)，帶入下公式<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula><formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>公式(2)、(3)寫成矩陣形式如下到:<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>由最小二乘法得這樣，根據(jù)求解出的系數(shù)，代入公式(2)、(3)建立圖像中板坯尺寸和實(shí)際尺寸之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)圖像畸變糾正和標(biāo)定；4、圖像二值化采集經(jīng)板坯畸變與標(biāo)定處理后的圖像，前景和背景區(qū)分較明顯，進(jìn)行邊緣處理后，其灰度直方圖具有明顯的雙峰特點(diǎn)，采用直方圖雙峰法，利用灰度直方圖，找到直方圖中的雙峰的低點(diǎn)作為圖像二值分割的閥值，將圖像中大于等于閥值的點(diǎn)賦值為1，小于閥值的點(diǎn)賦值為0，得到一個(gè)只包含0和1的二值化圖像；5、板坯邊界跟蹤獲得邊界點(diǎn)集合對(duì)板坯二值化圖像邊界進(jìn)行跟蹤處理，去除干擾點(diǎn)，得到邊界點(diǎn)集合，邊界點(diǎn)集采用棧管理，其跟蹤處理方法如下①、在內(nèi)存中建立緩沖區(qū)，初始化圖像中所有點(diǎn)為未處理；②、在二值圖像中搜索值為l且未處理的點(diǎn)；③、找到一點(diǎn)后，進(jìn)行入棧操作，標(biāo)記為已處理；④、依次在0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°和315。八個(gè)方向搜索下一個(gè)值為1且未處理過的點(diǎn)；，、如果找到下一滿足要求的點(diǎn)，轉(zhuǎn)入步驟③；如果所有方向均未搜索到下一點(diǎn)，進(jìn)行出棧操作，轉(zhuǎn)入步驟④；◎、如果棧內(nèi)包含點(diǎn)數(shù)為空，說明未搜索到任何點(diǎn)集，轉(zhuǎn)入步驟②；⑦、如果棧內(nèi)點(diǎn)數(shù)〉50，且棧頂與棧底兩點(diǎn)間距離〈5個(gè)像素，搜索一個(gè)點(diǎn)集成功，轉(zhuǎn)入步驟⑧；⑧、根據(jù)得到的邊界點(diǎn)集計(jì)算邊界點(diǎn)圍成的面積與矩形率，矩形率的定義為邊界點(diǎn)圍成的面積與其外接矩形面積的比值，最大矩形率指將邊界點(diǎn)集在0°90°之間進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，在此過程中邊界點(diǎn)集面積與其外接矩形面積的最大比值；⑨、根據(jù)面積和矩形率，保留最優(yōu)的搜索點(diǎn)集；砂、轉(zhuǎn)入步驟②，直至所有點(diǎn)滿足要求點(diǎn)均處理，最后得到的點(diǎn)集即為板坯的邊界點(diǎn)集合.6、板坯邊界直線檢測(cè)并計(jì)算板坯轉(zhuǎn)角板坯邊緣信息經(jīng)過邊緣跟蹤處理后，轉(zhuǎn)化為邊界點(diǎn)集合，由于轉(zhuǎn)鋼過程需要實(shí)時(shí)計(jì)算邊界與坐標(biāo)軸的夾角，需要對(duì)邊界點(diǎn)集矩形化處理，利用構(gòu)成板坯輪廓上的點(diǎn)，采用霍夫變換方法來整定板坯的四個(gè)邊界，得到四條邊界直線，進(jìn)而得到板坯在轉(zhuǎn)鋼輥道上的旋轉(zhuǎn)角度?；舴蜃儞Q檢測(cè)直線時(shí)用到的極坐標(biāo)方程用公式(6)來表示該方程中，點(diǎn)"，力被映射到空間(P^)上，如果直線上有"個(gè)點(diǎn)，那么這些點(diǎn)對(duì)應(yīng)參數(shù)空間^，0上的"條曲線，且所有曲線都經(jīng)過(P，0上的一點(diǎn)，直線的檢測(cè)，霍夫變換實(shí)現(xiàn)步驟如下(1)、在^，0的暈大值和最小值之間建立一個(gè)離散的參數(shù)空間；(2)、建立一個(gè)累加器^P^)，并設(shè)置每個(gè)元素的初始值為0;(3)、對(duì)圖像中曲線上的每一點(diǎn)作霍夫變換，及計(jì)算出該點(diǎn)在P-e網(wǎng)格上的對(duì)應(yīng)曲線，相應(yīng)的累加器加1;(4)、找出J的局部最大值，這個(gè)點(diǎn)就提供了圖像平面上共線點(diǎn)的參數(shù)；通過對(duì)只包含板坯邊界點(diǎn)集的圖像應(yīng)用霍夫變換直線檢測(cè)算法，即可得到板坯的四個(gè)邊的直線方程，四條直線圍成的矩形即為板坯的矩形輪廓，根據(jù)四條直線方程計(jì)算得到矩形長(zhǎng)邊與x軸的夾角"，由于檢測(cè)的兩條長(zhǎng)邊直線與x軸夾角可能并不相等，可取"為兩條長(zhǎng)邊與X軸夾角的平均值；7、驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)鋼錐形輥道進(jìn)行轉(zhuǎn)鋼獲得板坯的兩個(gè)長(zhǎng)邊與x軸夾角"的平均值后，如果轉(zhuǎn)鋼未到位，驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)鋼錐形輥道，進(jìn)行轉(zhuǎn)鋼，轉(zhuǎn)鋼錐形輥道按奇數(shù)輥和偶數(shù)輥分組，驅(qū)動(dòng)奇數(shù)輥和偶數(shù)輥以相反方向旋轉(zhuǎn)時(shí)，即可實(shí)現(xiàn)板坯的順時(shí)針或逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，當(dāng)板坯的位置符合轉(zhuǎn)鋼要求時(shí)，圖像處理計(jì)算機(jī)向基礎(chǔ)自動(dòng)化發(fā)送轉(zhuǎn)鋼命令；8、轉(zhuǎn)鋼到位判斷轉(zhuǎn)鋼過程按照步驟26實(shí)時(shí)計(jì)算板坯的長(zhǎng)邊轉(zhuǎn)過的角度"，如果轉(zhuǎn)過的角度"滿足-90-^<|"|<9()+^，其中e為轉(zhuǎn)鋼角度誤差臨界值，取1(T，轉(zhuǎn)鋼到位，停止轉(zhuǎn)鋼命令，轉(zhuǎn)入步驟10;否則按照，鋼是否超時(shí)進(jìn)行處理，如果未超時(shí)轉(zhuǎn)入步驟7，如果超時(shí)轉(zhuǎn)入步驟9;9、轉(zhuǎn)鋼超時(shí)處輝如果轉(zhuǎn)鋼持續(xù)時(shí)間,滿足^>~，其中^。為轉(zhuǎn)鋼持續(xù)時(shí)間臨界值，如果轉(zhuǎn)鋼磁時(shí)，停止轉(zhuǎn)鋼，向前或向后運(yùn)輸板坯至下一個(gè)設(shè)定的轉(zhuǎn)鋼位置，'轉(zhuǎn)入步驟7;在轉(zhuǎn)鋼過程中，由于板坯翹頭、打滑因素，會(huì)在某個(gè)角度轉(zhuǎn)鋼超時(shí)，本發(fā)明采用如下方法處理①根據(jù)轉(zhuǎn)鋼輥道布置，設(shè)定板坯轉(zhuǎn)鋼區(qū)域的前后邊界；②運(yùn)輸板坯至轉(zhuǎn)鋼輥道中間，進(jìn)行轉(zhuǎn)鋼操作；③如果在某個(gè)位置和角度，板坯轉(zhuǎn)鋼超時(shí)，停止錐形輥道轉(zhuǎn)鋼，向前運(yùn)輸板坯一個(gè)輥距，繼續(xù)轉(zhuǎn)鋼；如果板坯已經(jīng)到達(dá)轉(zhuǎn)鋼區(qū)域前邊界，則向后運(yùn)輸板坯一個(gè)輥距，繼續(xù)轉(zhuǎn)鋼；⑤如果板坯已經(jīng)到達(dá)轉(zhuǎn)鋼區(qū)域后邊界仍然辟鋼超時(shí)，停止轉(zhuǎn)鋼輥道，向基礎(chǔ)自動(dòng)化發(fā)送轉(zhuǎn)鋼失敗信息；10、轉(zhuǎn)鋼結(jié)束處理板坯轉(zhuǎn)鋼到位后，基于工業(yè)以太網(wǎng)向基礎(chǔ)自動(dòng)化傳遞轉(zhuǎn)鋼結(jié)束信號(hào)，作為自動(dòng)軋鋼繼續(xù)運(yùn)行的條件。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)設(shè)備安裝簡(jiǎn)單，檢測(cè)速度快，100ms以內(nèi)可執(zhí)行一次檢測(cè)與控制，基于工業(yè)以太網(wǎng)接口與基礎(chǔ)自動(dòng)化通訊，轉(zhuǎn)鋼過程穩(wěn)定可靠，適合于嵌入至中厚板自動(dòng)軋鋼系統(tǒng)中應(yīng)用。圖1本發(fā)明一種中厚板自動(dòng)轉(zhuǎn)鋼方法攝像機(jī)安裝位置圖2本發(fā)明一種中厚板自動(dòng)轉(zhuǎn)鋼方法中值濾波器窗b形狀位置其中(A)為5X5方形窗口、(B)為5X5菱形窗口、(C)為5X5十字窗口、(D)為3X3方形窗口、(E)為3X3十字窗口；圖3本發(fā)明一種中厚板自動(dòng)轉(zhuǎn)鋼方法板坯輪廓曲線矩形化示意圖；圖4本發(fā)明一種中厚板自動(dòng)轉(zhuǎn)鋼方法控制流程圖5本發(fā)明一種中厚板自動(dòng)轉(zhuǎn)鋼方法中厚板邊界跟蹤處理過程示意圖；其中(a)為原始周像，(b)為直方圖均衡，(c)為中值濾波，(d)為Sobel算子邊緣檢測(cè)，(e)為二值分割，.(f)為邊緣跟蹤；圖6本發(fā)明一種中厚板自動(dòng)轉(zhuǎn)鋼方法圖像畸變糾正與標(biāo)定前后對(duì)比其中(a)為圖像畸變糾正前，(b)為圖像畸變糾正后；圖7本發(fā)明一種中厚板自動(dòng)轉(zhuǎn)鋼方法霍夫變換板坯邊界直線檢測(cè)圖。圖1中1攝像機(jī)，2板坯，3轉(zhuǎn)鋼錐形輥道；圖3中L板坯長(zhǎng)、W板坯寬。具體實(shí)施例方式本發(fā)明一種中厚板自動(dòng)轉(zhuǎn)鋼方法詳細(xì)控制過程結(jié)合實(shí)施例加以說明。本發(fā)明所需的裝置包括攝像機(jī)、鏡頭、視頻信號(hào)光電轉(zhuǎn)換模塊以及1394圖像采集卡和工業(yè)PC機(jī)，圖像數(shù)據(jù)經(jīng)視頻信號(hào)光電轉(zhuǎn)換模塊轉(zhuǎn)換，由多模光纜傳輸，攝像機(jī)選用黑白面陣數(shù)字?jǐn)z像機(jī)，其鏡頭選用M1614-MP，其焦距為16咖和M2514-MP，其焦距為25咖，圖像采集卡選用高速數(shù)字圖像采集卡，工業(yè)PC機(jī)選用IPC-610H，攝像機(jī)安裝方式如圖l所示。本發(fā)明一種基于機(jī)器視覺的中厚板自動(dòng)轉(zhuǎn)鋼方法，控制步驟如下如圖4所示1、板坯圖像采集將攝像機(jī)、鏡頭、視頻信號(hào)光電轉(zhuǎn)換模塊以及1394圖像采集卡和工業(yè)PC機(jī)安裝于中厚板生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)，采用轉(zhuǎn)鋼輥道上方的板坯圖像如圖5中(a)所示；2、板坯圖像的邊緣檢測(cè)板坯圖像的邊緣檢測(cè)方法包括直方圖均衡、中值濾波和Sobel算子板坯圖像邊緣提取，具體的步驟如下(1)直方圖均衡設(shè)采集板坯圖像y的灰度級(jí)范圍(A，A),^(z)表示(z'，A)內(nèi)所有灰度級(jí)出現(xiàn)相對(duì)概率，稱"(^圖形為圖像Z直方圖，直方圖均衡化是一種非線性點(diǎn)運(yùn)算，將已知灰度分布的圖像使用非線性灰度變換函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，得到通過直方圖均衡處理后的圖像；(2)中值濾波.中值濾波窗口的^義如圖2所示，將中值濾波窗口覆蓋在通過直方圖均衡獲得圖像上，將窗口所覆蓋的圖像像素排序，排序后求得數(shù)列中值，用該值替換窗口覆蓋圖像的中心像素，完成一次中值濾波處理，將濾波窗口對(duì)原圖像，由左到右，由上到下逐一濾波，完成整幅圖像的濾波，本發(fā)明采用圖2中的5X5十字窗口；(3)Sobel算子邊緣提取Sobel算子屬于一階導(dǎo)數(shù)邊緣檢測(cè)算子，它的模板形式為-<formula>formulaseeoriginaldocumentpage13</formula>將模板對(duì)圖像由左至右，由上至下進(jìn)行巻積得到圖像中板坯的邊緣，得到Sobel算子邊緣處理后的圖像；本實(shí)施例采用板坯圖像的直方圖均衡、5X5十字窗口中值濾波和Sobel算子邊緣檢測(cè)如圖5中的(b)、(c)和(d)所示；3、圖像畸變與標(biāo)定處理采用公式(4)、(5)的8點(diǎn)標(biāo)定方法，建立圖像坐標(biāo)(像素)與世界坐標(biāo)(實(shí)際尺寸)之間的關(guān)聯(lián)，得到的以下標(biāo)定系數(shù)a1=166-—0.3636<formula>formulaseeoriginaldocumentpage13</formula>,一3a,=-3.78xl(T36,-3.039x10a6=1.185xl0566=-8.485x106a7=4.82xl(T967=1.669xl0-s"8=6.59xl(T36S=32圖像畸變糾正與標(biāo)定的結(jié)果如圖6所示；4、圖像二值化在Sobel算子處理后的邊緣圖像的灰度直方圖中尋找雙峰之間的低點(diǎn)，得到二值分割的閥值為84，二值分割后的圖像如圖5中(e)所示；5、板坯邊界跟蹤獲得邊界點(diǎn)集合采用棧管理對(duì)邊界點(diǎn)集進(jìn)行搜索，得到板坯邊緣的最優(yōu)點(diǎn)集，如圖5中的(f)所示，在邊界上共搜索到571個(gè)點(diǎn)，邊界點(diǎn)圍成的面積為24628個(gè)像素，矩形率為0.795，根據(jù)邊界點(diǎn)圍成的面積和最大矩形率過濾掉了二值圖像中其它的干擾；6、板坯邊界直線檢測(cè)計(jì)算板坯轉(zhuǎn)角根據(jù)霍夫變換，如圖3所示，檢測(cè)到代表板坯的四個(gè)邊的直線，其參數(shù)如表l所示，表1檢測(cè)到的直線參數(shù)'編號(hào)P01-169-1.542-62-1.553670.0242470.04經(jīng)計(jì)算，板坯的長(zhǎng)度為113.023個(gè)像素，兩個(gè)長(zhǎng)邊與x軸夾角的平均值"=1.4788°，得到的四條邊界直線如圖7所示；7、驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)鋼錐形輥道進(jìn)行轉(zhuǎn)鋼獲得板坯的兩個(gè)長(zhǎng)邊與x軸夾角"的平均值后，如果轉(zhuǎn)鋼未到位，驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)鋼錐形輥道，進(jìn)行轉(zhuǎn)鋼，板坯的位置符合轉(zhuǎn)鋼要求，向基礎(chǔ)自動(dòng)化發(fā)送轉(zhuǎn)鋼命令，驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)鋼輥道進(jìn)行轉(zhuǎn)鋼；8、轉(zhuǎn)鋼到位判斷當(dāng)兩個(gè)長(zhǎng)邊與x軸夾角的平均值"滿足8(T《"《l(Xr時(shí)，認(rèn)為板坯轉(zhuǎn)鋼到位，此時(shí)"=L4788°，所以轉(zhuǎn)入步驟7，繼續(xù)進(jìn)行轉(zhuǎn)鋼操作；9、轉(zhuǎn)鋼超時(shí)處理如果轉(zhuǎn)鋼超時(shí)，停止轉(zhuǎn)鋼命令，將板坯移動(dòng)至下一個(gè)位置繼續(xù)轉(zhuǎn)鋼，如果所有設(shè)定位置均無法完成轉(zhuǎn)鋼操作，向基礎(chǔ)自動(dòng)化發(fā)送轉(zhuǎn)鋼失敗信息；10、轉(zhuǎn)鋼結(jié)束處理當(dāng)兩個(gè)長(zhǎng)邊與x軸夾角的平均值"滿足8(T^"《100'，時(shí)轉(zhuǎn)鋼到位，通知基礎(chǔ)自動(dòng)化轉(zhuǎn)鋼完成，恢復(fù)自動(dòng)軋鋼狀態(tài)。權(quán)利要求1、一種中厚板自動(dòng)轉(zhuǎn)鋼方法，其特征在于該方法步驟如下1)、板坯圖像采集轉(zhuǎn)鋼道次安排在小于等于前5道次，此時(shí)板坯溫度在950℃以上，利用板坯本身熱輻射，由安裝在轉(zhuǎn)鋼輥道上方的攝像機(jī)采集板坯圖像，通過圖象采集卡將圖象輸入計(jì)算機(jī)，作為軋件位置辨識(shí)的對(duì)象；2)、板坯圖像邊緣檢測(cè)板坯圖像邊緣檢測(cè)方法包括直方圖均衡、中值濾波和Sobel算子板坯圖像邊緣提取，具體的步驟如下(1)、直方圖均衡設(shè)采集板坯圖像f的灰度級(jí)范圍(Zl，Zk)，P(Z)表示(Zl，Zk)內(nèi)所有灰度級(jí)出現(xiàn)相對(duì)概率，稱P(Z)圖形為圖像f直方圖，直方圖均衡化是一種非線性點(diǎn)運(yùn)算，將已知灰度分布的圖像使用非線性灰度變換函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，得到通過直方圖均衡處理后的圖像；(2)、中值濾波將中值濾波窗口覆蓋在通過直方圖均衡獲得圖像上，將窗口所覆蓋的圖像像素排序，排序后求得數(shù)列中值，用該值替換窗口覆蓋圖像的中心像素，完成一次中值濾波處理，將濾波窗口對(duì)通過直方圖均衡處理后的圖像，由左到右，由上到下逐一濾波，完成整幅圖像的濾波；(3)、Sobel算子邊緣提取Sobel算子屬于一階導(dǎo)數(shù)邊緣檢測(cè)算子，它的模板形式為<mathsid="math0001"num="0001"><math><![CDATA[<mrow><mfencedopen=''close=''><mtable><mtr><mtd><msub><mi>G</mi><mi>x</mi></msub><mo>=</mo><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>-</mo><mn>2</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>2</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced></mtd><mtd><msub><mi>G</mi><mi>y</mi></msub><mo>=</mo><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>2</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>2</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math></maths>采用模板對(duì)通過中值濾波之后的圖像由左至右，由上至下進(jìn)行卷積得到圖像中板坯的邊緣，獲得Sobel算子邊緣處理后的圖像；3)、圖像畸變與標(biāo)定處理設(shè)通過Sobel算子邊緣處理后的圖像為f(x，y)，畸變后的圖像為F(x′，y′)，確定(x′，y′)坐標(biāo)與(x，y)坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換關(guān)系；本發(fā)明采用8點(diǎn)校正方法進(jìn)行圖像畸變和標(biāo)定處理，在原景物圖像和畸變景物圖像中找到8個(gè)可識(shí)別點(diǎn)，帶入下公式x＝a1x′+a2y′+a3x′2+a4y′2+a5x′y′+a6x′2y′+a7x′y′2+a8(2)y＝b1x′+b2y′+b3x′2+b4y′2+b5x′y′+b6x′2y′+b7x′y′2+b8(3)公式(2)、(3)寫成矩陣形式如下<mathsid="math0002"num="0002"><math><![CDATA[<mrow><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><mi>x</mi><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>x</mi><mn>2</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>x</mi><mn>3</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>x</mi><mn>4</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>x</mi><mn>5</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>x</mi><mn>6</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>x</mi><mn>7</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>x</mi><mn>8</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>=</mo><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>1</mn></mrow><mo>′</mo></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>y</mi><mn>1</mn></mrow><mo>′</mo></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>1</mn></mrow><mrow><mo>′</mo><mn>2</mn></mrow></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>y</mi><mn>1</mn></mrow><mrow><mo>′</mo><mn>2</mn></mrow></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>1</mn></mrow><mo>′</mo></msup><msup><mrow><mi>y</mi><mn>1</mn></mrow><mo>′</mo></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>1</mn></mrow><mrow><mo>′</mo><mn>2</mn></mrow></msup><msup><mrow><mi>y</mi><mn>1</mn></mrow><mo>′</mo></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>1</mn></mrow><mo>′</mo></msup><msup><mrow><mi>y</mi><mn>1</mn></mrow><mrow><mo>′</mo><mn>2</mn></mrow></msup></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>2</mn></mrow><mo>′</mo></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>y</mi><mn>2</mn></mrow><mo>′</mo></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>2</mn></mrow><mrow><mo>′</mo><mn>2</mn></mrow></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>y</mi><mn>2</mn></mrow><mrow><mo>′</mo><mn>2</mn></mrow></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>2</mn></mrow><mo>′</mo></msup><msup><mrow><mi>y</mi><mn>2</mn></mrow><mo>′</mo></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>2</mn></mrow><mrow><mo>′</mo><mn>2</mn></mrow></msup><msup><mrow><mi>y</mi><mn>2</mn></mrow><mo>′</mo></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>2</mn></mrow><mo>′</mo></msup><msup><mrow><mi>y</mi><mn>2</mn></mrow><mrow><mo>′</mo><mn>2</mn></mrow></msup></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>3</mn></mrow><mo>′</mo></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>y</mi><mn>3</mn></mrow><mo>′</mo></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>3</mn></mrow><mrow><mo>′</mo><mn>2</mn></mrow></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>y</mi><mn>3</mn></mrow><mrow><mo>′</mo><mn>2</mn></mrow></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>3</mn></mrow><mo>′</mo></msup><msup><mrow><mi>y</mi><mn>3</mn></mrow><mo>′</mo></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>3</mn></mrow><mrow><mo>′</mo><mn>2</mn></mrow></msup><msup><mrow><mi>y</mi><mn>3</mn></mrow><mo>′</mo></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>3</mn></mrow><mo>′</mo></msup><msup><mrow><mi>y</mi><mn>3</mn></mrow><mrow><mo>′</mo><mn>2</mn></mrow></msup></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>4</mn></mrow><mo>′</mo></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>y</mi><mn>4</mn></mrow><mo>′</mo></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>4</mn></mrow><mrow><mo>′</mo><mn>2</mn></mrow></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>y</mi><mn>4</mn></mrow><mrow><mo>′</mo><mn>2</mn></mrow></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>4</mn></mrow><mo>′</mo></msup><msup><mrow><mi>y</mi><mn>4</mn></mrow><mo>′</mo></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>4</mn></mrow><mrow><mo>′</mo><mn>2</mn></mrow></msup><msup><mrow><mi>y</mi><mn>4</mn></mrow><mo>′</mo></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>4</mn></mrow><mo>′</mo></msup><msup><mrow><mi>y</mi><mn>4</mn></mrow><mrow><mo>′</mo><mn>2</mn></mrow></msup></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>5</mn></mrow><mo>′</mo></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>y</mi><mn>5</mn></mrow><mo>′</mo></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>5</mn></mrow><mrow><mo>′</mo><mn>2</mn></mrow></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>y</mi><mn>5</mn></mrow><mrow><mo>′</mo><mn>2</mn></mrow></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>5</mn></mrow><mo>′</mo></msup><msup><mrow><mi>y</mi><mn>5</mn></mrow><mo>′</mo></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>5</mn></mrow><mrow><mo>′</mo><mn>2</mn></mrow></msup><msup><mrow><mi>y</mi><mn>5</mn></mrow><mo>′</mo></msup></mtd><mtd><msup><mrow><mi>x</mi><mn>5</mn></mrow><mo>′</mo></msup><msup><mrow><mi>y</mi><mn>5</mn></mrow><mrow><mo>′</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標(biāo)方程用公式(6)來表示ρ＝xcosθ+ysinθ(6)該方程中，點(diǎn)(x，y)被映射到空間(ρ，θ)上，如果直線上有n個(gè)點(diǎn)，那么這些點(diǎn)對(duì)應(yīng)參數(shù)空間(ρ，θ)上的n條曲線，且所有曲線都經(jīng)過(ρ，θ)上的一點(diǎn)，直線的檢測(cè)，霍夫變換實(shí)現(xiàn)步驟如下(1)、在ρ，θ的最大值和最小值之間建立一個(gè)離散的參數(shù)空間；(2)、建立一個(gè)累加器A(ρ，θ)，并設(shè)置每個(gè)元素的初始值為0；(3)、對(duì)圖像中曲線上的每一點(diǎn)作霍夫變換，及計(jì)算出該點(diǎn)在ρ-θ網(wǎng)格上的對(duì)應(yīng)曲線，相應(yīng)的累加器加1；(4)、找出A的局部最大值，這個(gè)點(diǎn)就提供了圖像平面上共線點(diǎn)的參數(shù)；通過對(duì)只包含板坯邊界點(diǎn)集的圖像應(yīng)用霍夫變換直線檢測(cè)算法，得到板坯的四個(gè)邊的直線方程，四條直線圍成的矩形即為板坯的矩形輪廓，根據(jù)四條直線方程計(jì)算得到矩形長(zhǎng)邊與x軸的夾角α，由于檢測(cè)的兩條長(zhǎng)邊直線與x軸夾角可能并不相等，可取α為兩條長(zhǎng)邊與x軸夾角的平均值；7)、驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)鋼錐形輥道進(jìn)行轉(zhuǎn)鋼獲得板坯的兩個(gè)長(zhǎng)邊與x軸夾角α的平均值后，如果轉(zhuǎn)鋼未到位，驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)鋼錐形輥道，進(jìn)行轉(zhuǎn)鋼，轉(zhuǎn)鋼錐形輥道按奇數(shù)輥和偶數(shù)輥分組，驅(qū)動(dòng)奇數(shù)輥和偶數(shù)輥以相反方向旋轉(zhuǎn)時(shí)，實(shí)現(xiàn)板坯的順時(shí)針或逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，當(dāng)板坯的位置符合轉(zhuǎn)鋼要求時(shí)，圖像處理計(jì)算機(jī)向基礎(chǔ)自動(dòng)化發(fā)送轉(zhuǎn)鋼命令；8)、轉(zhuǎn)鋼到位判斷轉(zhuǎn)鋼過程按照步驟2～6實(shí)時(shí)計(jì)算板坯的長(zhǎng)邊轉(zhuǎn)過的角度α，如果轉(zhuǎn)過的角度α滿足90-θ＜|α|＜90+θ，其中θ為轉(zhuǎn)鋼角度誤差臨界值，如果轉(zhuǎn)鋼到位，停止轉(zhuǎn)鋼命令，轉(zhuǎn)入步驟10；否則按照轉(zhuǎn)鋼是否超時(shí)進(jìn)行處理，如果未超時(shí)轉(zhuǎn)入步驟7，如果超時(shí)轉(zhuǎn)入步驟9；9)、轉(zhuǎn)鋼超時(shí)處理如果轉(zhuǎn)鋼持續(xù)時(shí)間t滿足t＞t0，其中t0為轉(zhuǎn)鋼持續(xù)時(shí)間臨界值，如果轉(zhuǎn)鋼超時(shí)，停止轉(zhuǎn)鋼，向前或向后運(yùn)輸板坯至下一個(gè)設(shè)定的轉(zhuǎn)鋼位置，轉(zhuǎn)入步驟7；在轉(zhuǎn)鋼過程中，由于板坯翹頭、打滑因素，會(huì)在某個(gè)角度轉(zhuǎn)鋼超時(shí)，本發(fā)明采用如下方法處理①根據(jù)轉(zhuǎn)鋼輥道布置，設(shè)定板坯轉(zhuǎn)鋼區(qū)域的前后邊界；②運(yùn)輸板坯至轉(zhuǎn)鋼輥道中間，進(jìn)行轉(zhuǎn)鋼操作；③如果在某個(gè)位置和角度，板坯轉(zhuǎn)鋼超時(shí)，停止錐形輥道轉(zhuǎn)鋼，向前運(yùn)輸板坯一個(gè)輥距，繼續(xù)轉(zhuǎn)鋼；④如果板坯已經(jīng)到達(dá)轉(zhuǎn)鋼區(qū)域前邊界，則向后運(yùn)輸板坯一個(gè)輥距，繼續(xù)轉(zhuǎn)鋼；⑤如果板坯已經(jīng)到達(dá)轉(zhuǎn)鋼區(qū)域后邊界仍然轉(zhuǎn)鋼超時(shí)，停止轉(zhuǎn)鋼輥道，向基礎(chǔ)自動(dòng)化發(fā)送轉(zhuǎn)鋼失敗信息；10)、轉(zhuǎn)鋼結(jié)束處理板坯轉(zhuǎn)鋼到位后，基于工業(yè)以太網(wǎng)向基礎(chǔ)自動(dòng)化傳遞轉(zhuǎn)鋼結(jié)束信號(hào)，作為自動(dòng)軋鋼繼續(xù)運(yùn)行的條件。全文摘要本發(fā)明涉及一種中厚板自動(dòng)轉(zhuǎn)鋼方法，屬于軋鋼
技術(shù)領(lǐng)域：
，方法如下1.板坯圖像采集；2.板坯圖像邊緣檢測(cè)；3.圖像畸變與標(biāo)定處理；4.圖像二值化；5、板坯邊界跟蹤獲得邊界點(diǎn)集合；6.板坯邊界直線檢測(cè)并計(jì)算板坯轉(zhuǎn)角；7.驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)鋼錐形輥道進(jìn)行轉(zhuǎn)鋼；8.轉(zhuǎn)鋼到位判斷；9.轉(zhuǎn)鋼超時(shí)處理；10.轉(zhuǎn)鋼結(jié)束處理。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)設(shè)備安裝簡(jiǎn)單，檢測(cè)速度快，100ms以內(nèi)可執(zhí)行一次檢測(cè)與控制，基于工業(yè)以太網(wǎng)接口與基礎(chǔ)自動(dòng)化通訊，轉(zhuǎn)鋼過程穩(wěn)定可靠，適合于嵌入至中厚板自動(dòng)軋鋼系統(tǒng)中應(yīng)用。文檔編號(hào)G06T7/00GK101574709SQ200910012000公開日2009年11月11日申請(qǐng)日期2009年6月12日優(yōu)先權(quán)日2009年6月12日發(fā)明者何純玉,迪吳,君王,王國棟,勇田申請(qǐng)人:東北大學(xué)