[发明专利]一种冷轧带钢边部在线快速定位方法

权利要求书

1.一种冷轧带钢边部在线快速定位方法，其特征在于，定位过程分为左边部的定位和右边部的定位，具体方法和步骤为：

(1)边部图像获取：通过相机采集带钢实时同步图像，然后对采集到的图像进行转灰度处理，获得带钢同步灰度图像；

(2)图像预处理：对获取的带钢同步灰度图像首先进行纵向中值滤波，即图像上每个像素点的灰度值等于其纵向临近点的灰度中间值；

(3)搜索波动最大块：对于左首层波动最大块的搜索，从图像左上部开始，横向M列像素点，纵向N行像素点，以M×N的大小，从左向右分块检验，根据块内灰度初检情况确定左首层波动最大块；对于右首层波动最大块则从图像右上部开始，以M×N的大小，从右向左分块检验，使用同样的方法确定右首层波动最大块；首层以下的每一层最大块纵向范围仍为N行像素点，横向范围则等同于上一层最大块的横向范围；

(4)进行图像纵向压缩：对于左边部定位，在步骤(3)确定的左层波动最大块向左右扩展为3M×N区域,左右扩展长度相同，计算每列的纵向平均值，形成3M×1大小的左压缩图像序列FY_L(x,y),其中x＝0，1，2……,y为层数；对于右边部定位，方法相同，形成右压缩图像序列FY_R(x,y)；

(5)生成波动序列：

对于左边部定位，波动序列FB_L(x,y)的计算方法为：

FB_L(i,y)＝|FY_L(i,y)-FY_L(i-1,y)|(i>0)

对于右边部定位，波动序列FB_R(x)的计算方法为：

FB_R(i,y)＝|FY_R(i,y)-FY_R(i+1,y)|(i<压缩图像序列长度)

(6)确定层边缘位置：

对于左边部定位，首先计算波动序列FB_L(x,y)中的边缘波动阈值KB_L(y)：

KB_L(y)＝AVG_L(y)+SDV_L(y)

其中，AVG_L(y)为波动序列FB_L(x,y)的平均值，SDV_L(y)为波动序列FB_L(x,y)的标准差；

然后，从左至右搜索波动序列FB_L(x,y)中第一个大于KB_L(y)的波动序列值，该值对应的原图像横向像素点位置(x)即为本层左边缘位置LB_L(Y)，该位置所对应的波动序列值记为本层左边缘跃阶值FS_L(y)；

对于右边部定位，首先计算波动序列FB_R(x,y)中的边缘波动阈值KB_R(y)：

KB_R(y)＝AVG_R(y)+SDV_R(y)

其中，AVG_R(y)为波动序列FB_R(x,y)的平均值，SDV_R(y)为波动序列FB_R(x,y)的标准差；

然后，从右至左搜索波动序列FB_R(x,y)中第一个大于KB_R(y)的波动序列值，该值对应的原图像横向像素点位置(x)即为本层右边缘位置LB_R(Y)，该位置所对应的波动序列值记为本层右边缘跃阶值FS_R(y)；

(7)确定统计边界：对于计算多层图像统计边界的情况，左边部统计边界TGB_L的计算方法为：

TGBL=Σi=0YLBL(i)×FSL(i)TSL]]>

TSL=Σi=0YFSL(i)]]>

其中,y为层数；

右边部统计边界TGB_R的计算方法为：

TGBR=Σi=0YLBR(i)×FSR(i)TSR]]>

TSR=Σi=0YFSR(i)]]>

所述步骤(3)中，根据块内灰度初检情况确定左首层波动最大块中灰度初检情况判定方法为如果该块首次满足如下检验条件，则确定为左首层波动最大块：检验条件：

N_M>T_K

NM=Σ(|F(x,y)-F(x-N,y)|>CK)1]]>

其中，C_K为带钢基板与非带钢部分的灰度波动预设最小值，T_K为判断常数。