[发明专利]一种基于特征识别的热轧钢板在线视觉跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于特征识别的热轧钢板在线视觉跟踪方法，利用热轧钢板的光热、多边形、尺寸和在线数量等特征自适应阈值，精确识别出钢板最大外轮廓，完成运动过程中钢板的视觉跟踪。通过以上特征，可有效降低或消除水汽、背景物体及其他光源对钢板识别的干扰。本发明对热轧区域的各种工况进行了测试，保证了方法的通用性和较强的鲁棒性。利用本发明可实现对热轧区域在线钢板的位置跟踪，对全流程的工艺执行提供了精确参考，经上线实测后，50m范围跟踪位置精度约0.1m。

主权项

1.一种基于特征识别的热轧钢板在线视觉跟踪算法，其特征在于，包括如下步骤：(1)对热轧区域的在线钢板进行连续拍摄，将单帧图片转成灰度矩阵；(2)根据预设定的区域进行掩码设置，提取感兴趣区域；(3)进行透视变换，将图片中倾斜的钢板投影到另一空间使之摆正；透视变换按下式进行变换，其中u,v是原始图片坐标，对应得到变换后的图片坐标x,y；x＝x′/w′y＝y′/w′式中，w＝1，w′为计算的中间变量，a_ii为变换矩阵，表示线性变换，T₂＝[a₁₃ a₂₃]^T产生透视变换，T₃＝[a₃₁ a₃₂]用于平移，a_ii均可通过已知的点对{(u_j,v_j),(x_j,y_j)}求得；透视后运用形态学变换的闭运算进行处理，连接断点，封闭小孔洞；所述的闭运算处理过程为先膨胀后腐蚀的过程，其中腐蚀是将构建的内核对原图像进行卷积，将内核覆盖区域内的最小值提取，代替锚点位置，白色区域减小；膨胀则是选取覆盖区域的最大值提到锚点位置的像素，白色区域膨胀；(4)根据在线钢板的实际数量，进行第一次自适应阈值二值化，完成轮廓初选；(5)根据钢板近似四边形的特征及各块钢板实际尺寸，进行第二次自适应阈值二值化，完成钢板最终的轮廓确定及钢板位置的计算。