[发明专利]基于双目视觉监测系统的带钢跑偏检测方法

权利要求书

1.一种基于双目视觉监测系统的带钢跑偏检测方法，其特征是：包括以下步骤：

步骤1：安装双目相机，双目相机居中架设在带钢行进路径的正上方，双目相机与图像处理部连接；

步骤2：在带钢行进的过程中，通过双目相机实时采集带钢的图像数据，并在双目相机的视差输出模式下将视差图像数据发送至图像处理部；

步骤3：图像处理部从视差图像数据中提取每个像素的视差值d，并将不同的视差值d通过RGB颜色重新标定，生成边线强化视差图；

步骤4：识别边线强化视差图中带钢的边部，生成带钢视差二值图，并确定带钢的左边部直线L1和右边部直线L2；

步骤5：根据带钢视差二值图确定带钢的边部位置，计算带钢的中心线，并根据中心线判定带钢是否跑偏及其跑偏的严重程度。

2.根据权利要求1所述的基于双目视觉监测系统的带钢跑偏检测方法，其特征是：所述的双目相机的基线为100-200mm，双目相机的基线与带钢的宽度方向平行；双目相机的水平视角为42°-90°，双目相机的垂直视角为24°-50°，双目相机的焦距为2.5-6mm。

3.根据权利要求1所述的基于双目视觉监测系统的带钢跑偏检测方法，其特征是：所述的视差值d与RGB颜色的标定关系是：

当视差值d=a1时，将该视差值对应的像素点标定为黑色，黑色对应的R值、G值、B值均为0；

当视差值a2≥d＞a1时，将该视差值对应的像素点标定为白色，白色对应的R值、G值、B值均为255；

当视差值a3≥d＞a2时，将该视差值对应的像素点标定为白色与洋红之间的颜色，其中，R值和B值均为255，G值按256-256*(d-a2)/(a3-a2)进行线性变化；

当视差值a4≥d＞a3时，将该视差值对应的像素点标定为洋红与蓝色之间的颜色，其中，R值按256-256*(d-a3)/(a4-a3)进行线性变化，G值为0，B值为255；

当视差值a5≥d＞a4时，将该视差值对应的像素点标定为蓝色与青色之间的颜色，其中，G值按256*(d-a4)/(a5-a4)-1进行线性变化，R值为0，B值为255；

当视差值a6≥d＞a5时，将该视差值对应的像素点标定为青色与绿色之间的颜色，其中，B值按256-256*(d-a5)/(a6-a5)进行线性变化，R值为0，G值为255；

当视差值a7≥d＞a6时，将该视差值对应的像素点标定为绿色与黄色之间的颜色，其中，R值按256*(d-a6)/(a7-a6)-1进行线性变化，G值为255，B值为0；

当视差值a8≥d＞a7时，将该视差值对应的像素点标定为黄色与红色之间的颜色，其中，G值按256-256*(d-a7)/(a8-a7)进行线性变化，R值为255，B值为0；

当视差值d＞a8时，将该视差值对应的像素点标定为红色，红色的R值为255，G值和B值均为0；

其中，a8、a7、a6、a5、a4、a3、a2、a1均为自然数，且a8＞a7＞a6＞a5＞a4＞a3＞a2＞a1≥0。

4.根据权利要求1所述的基于双目视觉监测系统的带钢跑偏检测方法，其特征是：所述的步骤4还包括：

步骤4.1：将边线强化视差图转换为灰度图；

步骤4.2：过滤灰度图中与带钢不相关的边线，形成带钢视差二值图；

步骤4.3：通过滤波算法检测带钢视差二值图中的带钢边缘信息；

步骤4.4：利用直线提取算法确定带钢视差二值图中的带钢边部直线，即带钢的左边部直线L1和右边部直线L2。

5.根据权利要求4所述的基于双目视觉监测系统的带钢跑偏检测方法，其特征是：所述的步骤4.2中，灰度图中与带钢不相关的边线的过滤方法是：通过固定阈值二值化方法将灰度图中灰度值超过灰度阈值的点置零，过滤与带钢不相关的边线形成带钢视差二值图；所述的灰度阈值的取值范围为140-200。