[发明专利]基于机器视觉的高温钢坯运动状态的多率检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及测量控制技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的高温钢坯运动状态的多率检测方法。

背景技术

在钢铁行业，目前国内外普遍推崇高集约化的热连轧一体化自动生产模式，连铸机出来的高温钢坯，经过在线加热设备的补温与均热，直接进入连轧机组。高温钢坯在传输过程中，如果发生卡钢现象，会引起比较严重的后果(如钢坯的融化等)，因此有必要进行运动状态是否静止的检测与报警处理；另外，为了实现加热与轧制的精确控制，也有必要进行运动速度的检测与控制。

由于运动钢坯的温度比较高，传统的机械接触式测量方法不能满足要求，目前普遍采用专人监视，进行手动调速与应急处理，不仅劳动强度高，而且响应速度与控制精度不高。

在目前的热连轧自动生产中，已有通过图像采集来检测钢坯表面质量的技术，例如公开号为CN103033520A的专利文献公开了一种热连铸钢坯表面质量检测方法，通过热连铸钢坯表面质量检测系统，经图像采集、图像数据传输、图像数据处理、钢坯表面缺陷报警四个步骤实现对热连铸钢坯表面质量检测。

但是，对于运动过程中的钢坯，如何利用机器视觉自动采集图像并进行运动状态的检测，尚无有效可行的方法。

发明内容

为了解决热连轧一体化自动生产过程中存在的上述问题，本发明利用机器视觉检测高温钢坯的运动状态。

一种基于机器视觉的高温钢坯运动状态的多率检测方法，包括如下步骤：

步骤1，各个工段通过标定设置图像的采样频率以及图像的单位像素对应的物理尺寸；

步骤2，各工段按各自的采样频率采集并保存图像；

步骤3，对于每个工段，根据前后两帧图像之间的相似度匹配来判断该工段钢坯所处的状态：处于运动状态，进入步骤4；否则，运动速度计为0，等待直至下一次图像采集时再重新进行判断；

步骤4，等待直至达到运动速度的计算周期，在达到计算周期时，提取所采集图像的特征点，利用该工段前后相邻两帧图像的特征点之间的位移以及所设定的单位像素对应的物理尺寸计算钢坯的运动速度。

本发明中各个工段的图像采集是并行进行的，各工段的图像采样频率可以相同也可以不同，各个工段的图像采集根据定时器设定的频率定时采集。而在进行运动状态的判断及计算时可以根据需要进行并行或串行处理，其中各个工段的运动速度计算也是定时进行的，其频率与图像采集的频率有关。本发明的多率检测方法，主要体现在：针对不同工段相机设置不同的采样频率，保证相邻两帧图像具有较好的匹配度，提高了测量精度与可靠性；因为运动速度的计算量远大于静止状态判断的计算量，针对同一工段相机设置不同的静止态判断频率与运动速度计算频率，可降低整个检测系统的负荷。

步骤1中，第i个工段图像的采样频率设置方法为，设定初始采样频率为最大采样频率F_i，按初始采样频率采集至少二帧图像，利用前一帧图像和当前帧图像的特征点进行匹配，根据如下的采样频率公式设定采样频率f_i：

其中，ceil为向上取整函数，n_i为第i个工段所采集的当前帧图像相对于前一帧图像水平方向移动的像素数，w_i为第i个工段所采集图像的水平像素宽度，为期望的当前帧图像与前一帧图像的重叠率。

的取值范围为[0,1]，为了使后续采集的图像具有较好的匹配度，优选的，重叠率满足

可选的，第i个工段中，单位像素对应的物理尺寸M_i的设置满足如下公式：

其中h_i为拍摄图像中钢坯的垂直像素高度，H_i为钢坯的实际垂直物理尺寸。

在步骤3中，判断是否处于运动状态的方法为，对前一检测周期与当前检测周期所采集的图像进行二值化，并比较二值化所得的两帧二值化效果图上氧化皮区域的相似度，相似度大于预设阈值，则钢坯处于静止状态。

这里判断像素点的匹配原则为，若在一帧图像上某像素点为氧化皮，另一帧图像上该像素点仍为氧化皮，则判断这两个像素点是匹配的。由于两幅图像上像素点一般不可能完全匹配，因此通过设定阈值，相似度大于一定阈值(例如0.8)，则认为钢坯没有移动。

相似度的计算方法有若干种，可选的，相似度θ的计算公式为：