一种基于三维点云的钢坯贴标方法及系统技术方案

本申请公开一种基于三维点云的钢坯贴标方法及系统，当接收到就位信号，控制三维视觉设备拍摄钢坯图像，就位信号是分坯装置检测到钢坯从冷床运输到预设位置时发送的；根据从钢坯图像中获取的三维点云数据，识别钢坯图像中包含的钢坯形态；从钢坯形态中筛选出目标坯，计算目标坯的点云曲面中的质心坐标；目标坯包括单独的正常坯和并坯中的正常坯，正常坯是指非短坯并且非斜坯的钢坯；根据目标坯的质心坐标生成贴标路径；控制机器人按照贴标路径，将贴标机构吸附的标签贴设于目标坯的端面。本申请基于钢坯形态识别，筛选出能够准确有效贴标的目标坯，避免斜坯和并坯情况下存在的漏贴和贴标效果差的问题，提高了钢坯贴标效率、准确性和标签粘贴效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于三维点云的钢坯贴标方法及系统
本申请涉及视觉检测
，尤其涉及一种基于三维点云的钢坯贴标方法及系统。
技术介绍
在一些应用场景中，需要对连铸下线的钢坯进行标识，传统方式是在钢坯上进行人工喷码或打钢印，但这类方式人工劳动强度大，并且钢坯贴标的效率和准确性低。为适应钢坯生产制造的智能化要求，出现了一种利用机器人对连铸钢坯的端面进行贴标的方案，打印机打印标签后，控制机器人抓取标签，通过激光位移传感器定位钢坯端面的中心位置与机器人的距离，从而调整机器人的运动路径，将标签贴设到钢坯端面。上述技术方案虽实现了自动化钢坯贴标，但连铸钢坯在实际冷床运输的过程中，经常会出现如短坯、斜坯和并坯等复杂工况，导致激光位移传感器根本无法准确判断每个钢坯的位置，并且又要求钢坯的标签只能贴在其端面，从而出现漏贴标、贴标效果和准确性差的问题。
技术实现思路
为解决上述
技术介绍
中论述的问题，本申请提供一种基于三维点云的钢坯贴标方法及系统，可根据钢坯在冷床上的运输状态，识别出能够在其端面准确执行贴标的钢坯，并完成自动化贴标，提高了钢坯贴标的准确性和效率。第一方面，本申请提供一种基于三维点云的钢坯贴标方法，包括：当接收到就位信号，控制三维视觉设备拍摄钢坯图像；其中，所述就位信号是分坯装置检测到钢坯从冷床运输到预设位置时发送的；根据从所述钢坯图像中获取的三维点云数据，识别所述钢坯图像中包含的钢坯形态，所述钢坯形态包括短坯、斜坯、正常坯和并坯；从钢坯形态中筛选出目标坯，并根据三维点云数据，计算目标坯的点云曲面中的质心坐标；所述目标坯包括单独的正常坯和并坯中的正常坯，正常坯是指非短坯并且非斜坯的钢坯；根据目标坯的质心坐标生成贴标路径；控制机器人按照所述贴标路径，将贴标机构吸附的标签贴设于所述目标坯的端面。在一些实施例中，按照如下方式识别所述钢坯形态：从所述三维点云数据中筛选出若干竖直棱线，计算每条竖直棱线中点云的Z坐标均值；从所述若干竖直棱线中筛选出最小Z坐标均值；如果所述最小Z坐标均值大于第一阈值，并且当前钢坯不存在并坯，则识别钢坯形态为短坯。在一些实施例中，按照如下方式识别所述钢坯形态：从所述三维点云数据中筛选出若干竖直棱线，计算每条竖直棱线中点云的Z坐标均值；过滤掉Z坐标均值大于第二阈值的竖直棱线，利用保留的竖直棱线构建钢坯端面；如果所述钢坯端面的法向量与X轴正向的夹角不在预设角度区间内，并且当前钢坯不存在并坯，则识别钢坯形态为斜坯；其中，所述预设角度区间为[90°-θ，90°+θ]，θ为允许的偏差角。在一些实施例中，所述方法还包括：当检测到所述钢坯图像中包含多个叠加并行的钢坯，则识别钢坯形态为并坯；其中，所述并坯包括错位型和对齐型，所述错位型为相邻两个钢坯端面的Z坐标不相等，所述对齐型为相邻两个钢坯端面的Z坐标相等；如果确定所述并坯属于错位型，则分别计算各个钢坯端面的质心和法向量，并对所述并坯中的正常坯进行贴标。在一些实施例中，所述方法还包括：如果确定所述并坯属于对齐型，则以钢坯端面的标准规格所对应的基准点云集合为单位，在并坯的点云曲面中沿X轴方向构建目标竖直棱线；所述目标竖直棱线表示为{z=z0，x=xi}，z0为对齐型并坯的点云曲面的Z坐标，xi是以所述基准点云集合沿X轴的长度为间隔，沿X轴方向对所述点云曲面进行划分而得到的分割线X坐标分布，1≤i≤N；对划分出的N+1个钢坯端面分别计算质心和法向量，并对所述并坯中的正常坯进行贴标；其中，N表示目标竖直棱线被构建的数量。在一些实施例中，所述方法还包括：如果确定所述并坯属于对齐型，则计算标准规格下每个钢坯端面的标准面积，以及，计算并坯的点云曲面的总面积；根据所述标准面积和所述并坯的点云曲面的总面积，计算并坯的点云曲面中钢坯端面的数量，以及对并坯中每个钢坯端面进行分割；对分割出的若干钢坯端面分别计算质心和法向量，并对所述并坯中的正常坯进行贴标。在一些实施例中，在将标签贴设于所述目标坯的端面之前，所述方法还包括：控制除磷机构对所述目标坯的端面进行浮动除磷处理，以消除所述目标坯的端面上生成的氧化铁皮。在一些实施例中，在将标签贴设于所述目标坯的端面之后，所述方法还包括：获取所述贴标机构表面设置的压力传感器检测的压力值；如果所述压力值大于或等于第三阈值，则控制语音装置播报贴标成功信息，并在所有目标坯都贴标完成后，控制所述机器人返回至初始位置；如果所述压力值小于第三阈值，控制语音装置播报贴标失败信息。在一些实施例中，在识别所述钢坯图像中包含的钢坯形态之后，所述方法还包括按照如下步骤对钢坯进行计数：如果所述钢坯形态为短坯、斜坯或单独的正常坯，则将计数量累计加1；如果所述钢坯形态为并坯中的错位型，则将计数量累计加M，M表示错位型并坯中识别出的钢坯端面的数量；如果所述钢坯形态为并坯中的对齐型，则计算标准规格下每个钢坯端面的标准周长Lb，以及，计算并坯的点云曲面的周长L；如果满足2.1×Lb＞L≥2×Lb，将计数量累计加2；如果满足（K+0.1）×Lb≥L≥（K-0.9）×Lb，K≥3，将计数量累计加K。第二方面，本申请提供一种基于三维点云的钢坯贴标系统，包括：机器人，所述机器人上连接有贴标机构；三维视觉设备，用于拍摄钢坯图像；控制系统，分别与机器人和三维视觉设备连接，被配置为执行：当接收到就位信号，控制三维视觉设备拍摄钢坯图像；其中，所述就位信号是分坯装置检测到钢坯从冷床运输到预设位置时发送的；根据从所述钢坯图像中获取的三维点云数据，识别所述钢坯图像中包含的钢坯形态，所述钢坯形态包括短坯、斜坯、正常坯和并坯；从钢坯形态中筛选出目标坯，并根据三维点云数据，计算目标坯的点云曲面中的质心坐标；所述目标坯包括单独的正常坯和并坯中的正常坯，正常坯是指非短坯并且非斜坯的钢坯；根据目标坯的质心坐标生成贴标路径；控制机器人按照所述贴标路径，将贴标机构吸附的标签贴设于所述目标坯的端面。在本申请实施例中，当接收到就位信号时，说明钢坯已经从冷床运输到分坯装置，并且钢坯会在分坯装置中的预设位置处短暂停留，以便进行图像采集和贴标，本申请的关键在于利用钢坯图像获得的三维点云数据，来识别图像中包含的钢坯形态，钢坯形态包括短坯、斜坯、正常坯和并坯。短坯即端面距离机器人较远的钢坯，超出机器人能够有效贴标的范围；斜坯即端面存在倾斜的钢坯，由于钢坯端面朝向不正，导致无法准确贴标，贴标效果差；正常坯是指非短坯并且非斜坯的钢坯，这类钢坯可以执行贴标；并坯是指至少存在两个钢坯并排放置，即存在多个钢坯叠加的情况，并坯中各钢坯可能存在短坯或斜坯，因此需要对并坯中的正常坯贴标，因此本申请中筛选出单独的正常坯和并坯中的正常坯作为目标坯，并根据三维点云数据，计算出目标坯的点云曲面中的质心坐标，即得到了目标坯的端面质心，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于三维点云的钢坯贴标方法，其特征在于，包括：/n当接收到就位信号，控制三维视觉设备拍摄钢坯图像；其中，所述就位信号是分坯装置检测到钢坯从冷床运输到预设位置时发送的；/n根据从所述钢坯图像中获取的三维点云数据，识别所述钢坯图像中包含的钢坯形态，所述钢坯形态包括短坯、斜坯、正常坯和并坯；/n从钢坯形态中筛选出目标坯，并根据三维点云数据，计算目标坯的点云曲面中的质心坐标；所述目标坯包括单独的正常坯和并坯中的正常坯，正常坯是指非短坯并且非斜坯的钢坯；/n根据目标坯的质心坐标生成贴标路径；/n控制机器人按照所述贴标路径，将贴标机构吸附的标签贴设于所述目标坯的端面。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于三维点云的钢坯贴标方法，其特征在于，包括：
当接收到就位信号，控制三维视觉设备拍摄钢坯图像；其中，所述就位信号是分坯装置检测到钢坯从冷床运输到预设位置时发送的；
根据从所述钢坯图像中获取的三维点云数据，识别所述钢坯图像中包含的钢坯形态，所述钢坯形态包括短坯、斜坯、正常坯和并坯；
从钢坯形态中筛选出目标坯，并根据三维点云数据，计算目标坯的点云曲面中的质心坐标；所述目标坯包括单独的正常坯和并坯中的正常坯，正常坯是指非短坯并且非斜坯的钢坯；
根据目标坯的质心坐标生成贴标路径；
控制机器人按照所述贴标路径，将贴标机构吸附的标签贴设于所述目标坯的端面。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照如下方式识别所述钢坯形态：
从所述三维点云数据中筛选出若干竖直棱线，计算每条竖直棱线中点云的Z坐标均值；
从所述若干竖直棱线中筛选出最小Z坐标均值；
如果所述最小Z坐标均值大于第一阈值，并且当前钢坯不存在并坯，则识别钢坯形态为短坯。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照如下方式识别所述钢坯形态：
从所述三维点云数据中筛选出若干竖直棱线，计算每条竖直棱线中点云的Z坐标均值；
过滤掉Z坐标均值大于第二阈值的竖直棱线，利用保留的竖直棱线构建钢坯端面；
如果所述钢坯端面的法向量与X轴正向的夹角不在预设角度区间内，并且当前钢坯不存在并坯，则识别钢坯形态为斜坯；其中，所述预设角度区间为[90°-θ，90°+θ]，θ为允许的偏差角。


4.根据权利要求1~3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当检测到所述钢坯图像中包含多个叠加并行的钢坯，则识别钢坯形态为并坯；其中，所述并坯包括错位型和对齐型，所述错位型为相邻两个钢坯端面的Z坐标不相等，所述对齐型为相邻两个钢坯端面的Z坐标相等；
如果确定所述并坯属于错位型，则分别计算各个钢坯端面的质心和法向量，并对所述并坯中的正常坯进行贴标。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
如果确定所述并坯属于对齐型，则以钢坯端面的标准规格所对应的基准点云集合为单位，在并坯的点云曲面中沿X轴方向构建目标竖直棱线；所述目标竖直棱线表示为{z=z0，x=xi}，z0为对齐型并坯的点云曲面的Z坐标，xi是以所述基准点云集合沿X轴的长度为间隔，沿X轴方向对所述点云曲面进行划分而得到的分割线X坐标分布，1≤i≤N；
对划分出的N+1个钢坯端面分别计算质心和法向量，并对所述并坯中的正常坯进行贴标；其中，N表示目标竖直棱线被构建的数量。


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【专利技术属性】
技术研发人员：孙茂杰，张楠，朱正清，汪光明，刘彦麟，杨文，朱慧东，
申请(专利权)人：江苏金恒信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32