[发明专利]一种基于机器视觉的定尺剪钢板自动定长方法及系统

权利要求书

1.一种基于机器视觉的定尺剪钢板自动定长方法，其特征在于，包括：

在定尺剪后辊道边缘处安装多个监控相机；其中，所述多个监控相机分布式排列在定尺剪后方，分布的所有监控相机均连接在同一局域网中，由数据服务器进行统一调度；各监控相机在辊道宽度方向上拍摄的区域大小占整个辊道宽度的0.3～0.5，且各监控相机之间沿辊道方向的覆盖范围保留一定的重叠；

在辊道边缘处监控相机拍摄位置下方安置标尺；其中，所述标尺的长度大于定尺钢板的最大长度与最小长度之差，所述标尺上以一定单位为间隔设有标识点，所述标识点标有其距离定尺剪剪刀的长度数值；

由数据服务器获取待定尺的钢板长度，通过计算确定负责当前定尺长度测量的相机，并向确定好的相机发送负责定尺测量的确认信号，其余相机不工作；

当相机接收到负责定尺测量的确认信号后，采用实时标定策略得到当前工作的相机的分辨率，并计算出达到定尺长度时定尺钢板应处于相机中的像素位置，基于计算出的像素位置确定目标点；然后实时采集定尺钢板图像，并提取所采集的图像中的钢板区域位置，对所提取的钢板区域位置进行实时分析，当钢板区域位置达到所述目标点的像素位置时，完成当前定尺钢板的自动定长。

2.如权利要求1所述的基于机器视觉的定尺剪钢板自动定长方法，其特征在于，在定尺剪后辊道边缘处安装多个监控相机时，相机数量N通过下式得到：

其中，L_min为定尺钢板的最小长度，L_max为定尺钢板的最大长度，l为相机沿辊道方向的拍摄范围，μ为相邻相机之间的重合比率；

相机分布位置P_i通过下式得到：

P_i＝L_min+(i-1)(1-μ)l

其中，i为相机的索引号，索引范围为1到N。

3.如权利要求1所述的基于机器视觉的定尺剪钢板自动定长方法，其特征在于，所述标尺采用纯白的背景，所述标识点采用纯黑的矩形标志，所述标识点所代表的位置距离为标识点到定尺剪剪刀处的实际距离，各标识点间隔距离dl/2，以保证每个监控相机至少可以拍摄到所述标尺上的2个标识点。

4.如权利要求1所述的基于机器视觉的定尺剪钢板自动定长方法，其特征在于，所述通过计算确定负责当前定尺长度测量的相机，包括：

通过下式计算出负责当前定尺长度测量的相机的索引号n：

其中，L为待定尺的钢板长度，[*]为向下取整的符号。

5.如权利要求1所述的基于机器视觉的定尺剪钢板自动定长方法，其特征在于，所述采用实时标定策略得到当前工作的相机的分辨率，包括：

当相机接收到负责定尺测量的确认信号后，立刻采集一张实时图像，在采集的实时图像中利用阈值分割法提取出标识点在图像中的像素位置，任取两相邻位置标识点计算其像素位置差d_pix，进而得到相机的分辨率σ：

其中，d为相邻标识的间隔距离。

6.如权利要求1所述的基于机器视觉的定尺剪钢板自动定长方法，其特征在于，所述计算出达到定尺长度时定尺钢板应处于相机中的像素位置，包括：

通过定尺钢板长度L和负责当前定尺长度测量的相机的分辨率，确定出定尺钢板将出现在图像中的像素位置p：

其中，P′_j为负责当前定尺长度测量的相机中标识点j所代表的实际距离值，p_j为识别点j在负责当前定尺长度测量的相机中的像素位置值。

7.如权利要求1所述的基于机器视觉的定尺剪钢板自动定长方法，其特征在于，提取所采集的图像中的钢板区域位置时，是采用预设的钢板抠图模型提取图像中钢板区域位置；所述钢板抠图模型由编码部分和解码部分组成，模型输入为实时采集的钢板图像和单独背景图像，模型输出为前景概率图、背景概率图、前景误差图和前景残差图，模型输出的前景概率图中背景区域灰度值为0，钢板区域灰度值为1，其在横向上的投影起始点即为钢板头部的实时像素位置。