一种基于机器视觉的热轧带钢优化剪切方法技术

本发明专利技术属于热轧带钢飞剪控制工程领域，涉及一种基于机器视觉的热轧带钢优化剪切方法。所述方法主要是结合机器视觉原理，对热轧生产线上粗轧所造成的带钢端部变形部分进行非接触式测量，通过模糊自整定PID控制器对飞剪系统进行优化控制，包括如下操作步骤：1)带钢端部图像采集；2)图像信息处理；3)三维轮廓获取；4)三维凸包运算；5)模糊自整定PID控制器决策；6)控制器传递剪切信号；7)执行机构进行剪切。本发明专利技术基于机器视觉检测系统，结合图像处理单元获取带钢端部三维轮廓，通过模糊自整定PID控制器进行飞剪机构控制，剪切机构接收到控制器发送的信号后进行精确剪切。本发明专利技术通过闭环控制结构，实现热轧带钢飞剪系统的在线优化。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的热轧带钢优化剪切方法
本专利技术属于热轧带钢飞剪控制工程领域，涉及一种基于机器视觉的热轧带钢优化剪切方法。
技术介绍
热轧生产工艺中，带钢钢坯在经过粗轧机组轧制后，由于粗轧辊压力不均或环境影响，带钢端部易发生变形，为了保证后续生产的稳定性，在进入精轧机组前需要对带钢端部进行切除。传统的带钢端部形状检测都使用离线、人工的方法，取样时间长、劳动强度大、信息实时性差，不能有效实现检测，降低轧机工作效率。同时，传统热轧生产线中飞剪系统往往采用定长剪切系统，其固有缺点是不能根据带钢头尾形状决定剪切长度，导致剪切精度不高，剪切长度时大时小。为了防止剪切不净，操作工往往将剪切长度人为放大，容易造成切损量的增加，带来不必要浪费。针对此情况，研究专利技术能够实现非接触测量带钢端部轮廓图像、节省人力、保证效率的测量系统很有必要；以及对飞剪控制系统进行优化，研究专利技术可以根据带钢端部实际变形情况进行飞剪长度定性选择的系统十分重要。
技术实现思路
针对上述技术问题，本专利技术提供一种基于机器视觉的热轧带钢优化剪切方法，该方法通过机器视觉检测系统实现非接触式检测以及带钢端部三维轮廓获取，通过模糊自整定PID控制实现飞剪系统的优化，降低切损率，提高企业经济效益。本专利技术是通过以下技术方案实现的：一种基于机器视觉的热轧带钢优化剪切方法，所述方法基于机器视觉检测系统，结合图像处理单元获取带钢端部三维轮廓，通过模糊自整定PID控制器进行飞剪机构控制，剪切机构接收到控制器发送的信号后进行精确剪切。所述方法包括如下步骤：(1)带钢端部图像采集：采用一种双线结构光三维测量方法进行测量图像获取；(2)图像信息处理：利用机器视觉系统的图像处理单元，对步骤(1)获取的含有激光光条的图像进行处理，处理步骤包括：ROI区域提取、滤波处理、图像分割、激光光条纹中心提取；(3)三维轮廓获取：根据视觉原理推导带钢端部三维轮廓测量模型，获得带钢端部三维点云图，对带钢端部三维点云图像进行三维重建，获取带钢端部的三维轮廓，即带钢端部的实际轮廓；(4)三维凸包运算：建立三维凸包算法，利用步骤(3)所得带钢端部三维点云图，对实际带钢端部图像进行三维凸包运算，获得三维凸包运算图像；(5)模糊自整定PID控制器决策：对步骤(4)三维凸包所得图像与步骤(3)提取的带钢端部的实际轮廓特征求差，通过模糊自整定PID控制器进行剪切尺寸获取，获得准确剪切尺寸；(6)控制器传递剪切信号：将步骤(5)中计算所得的准确剪切尺寸作为传递信号发送至执行机构；(7)执行机构进行剪切：飞剪执行机构(飞剪机构作为系统的执行机构)在接收到计算机的剪切指令后，对带钢端部变形部位进行剪切。进一步地，步骤(1)中，图像采集为非接触式测量，图像测量系统包含一工业CCD面阵相机以及双线激光投射器，通过对带钢端部激光照射后，采集在带钢端部表面产生的激光光条图像。进一步地，步骤(2)中，所述图像信息处理利用机器视觉系统的Blob图像处理单元，采用Blob图形分析方法，对步骤(1)获取的含有激光光条的带钢端部变形图像进行二值化、形态学处理、特征提取；图像分割方法采用动态阈值分割，滤波方法采用高斯滤波进行降噪。进一步地，步骤(4)中，三维凸包运算是将步骤(3)中带钢端部三维点云图对应的带钢端部三维点云集合定义为P，并作为三维凸包运算的输入信息，通过三维凸包算法实现三维凸包运算，输出信息为边界集Q；所述三维凸包算法的使用能够构建出带钢端部未变形轮廓，通过与实际轮廓图像比较可以获得精确的剪切信息。进一步地，步骤(5)中，所述模糊自整定PID控制器与所述图像处理单元、所述飞剪执行机构连接；输入信息为步骤(4)三维凸包所得图像以及步骤(3)提取的带钢端部的三维轮廓求差值，输出信息为剪切控制信号。进一步地，所述模糊自整定PID控制器采用模糊自整定PID参数控制方法，包括：将步骤(4)三维凸包所得图像以及步骤(3)提取的带钢端部的三维轮廓的求差值作为模糊自整定PID控制器的输入值进行调节决策；模糊自整定PID控制器根据图像处理所得信息，并对实际剪切情况进行评估：对输入、输出量进行模糊化，将偏差E、偏差变化率EC、输出变量KFP、KFI、KFD转换为模糊集合的隶属函数；模糊子集为{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}，对应{NB,NM,NS,O,PS,PM,PB},将论域定义为{-0.5，-0.3，-0.1，0，0.1，0.3，0.5}；通过专家经验对模糊规则库定义，实现模糊控制器的控制决策功能；例如：IFEisNBANDECisNB,thenKFPisNB、KFIisNB、KFBisNB.IFEisPBANDECisPB,thenKFPisPB、KFIisPB、KFBisPB.通过模糊规则得到不同输入下的输出值KFP、KFI、KFD，经解模糊后将模糊输出量KFP、KFI、KFD转化成精确比例、积分、微分控制系数KP、KI、KD，根据模糊在线自整定所得PID调节系数进行控制，给定建议飞剪参数。在热轧工艺生产线相对环境复杂且带钢速度变化情况下，采用模糊自整定PID参数控制方法能够进行参数自校正，针对不同工况实时调整控制器比例、积分、微分系数，抗扰动能力强，维持控制系统稳定。进一步地，所述模糊自整定PID控制器在解模糊步骤中采用最大隶属度平均法，通过MATLAB中解模糊模块对所得模糊输出量KFP、KFI、KFD进行去模糊化处理。进一步地，所述飞剪执行机构是由变频电机带动飞剪剪刃运动，控制飞剪剪刃的运动轨迹以及力矩，实现飞剪操作。本专利技术的有益技术效果：本专利技术提供的基于机器视觉的热轧带钢优化剪切方法克服了现有技术中带钢端部形状检测速度慢、效率低和精度不够的技术问题，并且将模糊自整定PID控制器引入在线优化飞剪控制系统，能够定性针对不同变形端部采取不同剪切长度，克服了因定长剪切带来的切损率增高，成材率下降的问题。极大地提高了测量精度，在实时性方面得以改善，避免了复杂工况对控制系统的扰动，维持系统稳定，提高生产效率和产品质量，同时算法复杂度较低。综合以上对热轧带钢优化剪切方法，本专利技术提出的方法能够实现带钢端部轮廓的在线、实时、自动、非接触测量，实现了机器视觉系统的信息获取和信息处理功能。通过飞剪控制系统闭环结构，实现定性针对不同变形端部采取不同剪切长度。系统测量速度快、控制性能稳定、飞剪效果精确，且能在恶劣的环境中使用，可以提高生产效率和产品质量，有效地降低工人劳动强度，降低切损率，提高成材率，满足带钢轧制过程需要。附图说明图1为本专利技术实施例中基于机器视觉的热轧带钢优化剪切方法原理图。图2为本专利技术实施例中模糊自整定PID控制系统结构图。图3为本专利技术实施例中的热轧带钢优化剪切方法流程图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的热轧带钢优化剪切方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/n(1)带钢端部图像采集：采用双线结构光三维测量方法进行测量图像获取；/n(2)图像信息处理：利用机器视觉系统的图像处理单元，对步骤(1)获取的含有激光光条的图像进行处理，处理步骤包括：ROI区域提取、滤波处理、图像分割、激光光条纹中心提取；/n(3)三维轮廓获取：根据视觉原理推导带钢端部三维轮廓测量模型，获得带钢端部三维点云图，对带钢端部三维点云图像进行三维重建，获取带钢端部的三维轮廓，即带钢端部的实际轮廓；/n(4)三维凸包运算：建立三维凸包算法，利用步骤(3)所得带钢端部三维点云图，对实际带钢端部图像进行三维凸包运算，获得三维凸包运算图像；/n(5)模糊自整定PID控制器决策：对步骤(4)三维凸包所得图像与步骤(3)提取的带钢端部的实际轮廓特征求差，通过模糊自整定PID控制器进行剪切尺寸获取，获得准确剪切尺寸；/n(6)控制器传递剪切信号：将步骤(5)中计算所得的准确剪切尺寸作为传递信号发送至执行机构；/n(7)执行机构进行剪切：飞剪执行机构在接收到计算机的剪切指令后，对带钢端部变形部位进行剪切。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的热轧带钢优化剪切方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
(1)带钢端部图像采集：采用双线结构光三维测量方法进行测量图像获取；
(2)图像信息处理：利用机器视觉系统的图像处理单元，对步骤(1)获取的含有激光光条的图像进行处理，处理步骤包括：ROI区域提取、滤波处理、图像分割、激光光条纹中心提取；
(3)三维轮廓获取：根据视觉原理推导带钢端部三维轮廓测量模型，获得带钢端部三维点云图，对带钢端部三维点云图像进行三维重建，获取带钢端部的三维轮廓，即带钢端部的实际轮廓；
(4)三维凸包运算：建立三维凸包算法，利用步骤(3)所得带钢端部三维点云图，对实际带钢端部图像进行三维凸包运算，获得三维凸包运算图像；
(5)模糊自整定PID控制器决策：对步骤(4)三维凸包所得图像与步骤(3)提取的带钢端部的实际轮廓特征求差，通过模糊自整定PID控制器进行剪切尺寸获取，获得准确剪切尺寸；
(6)控制器传递剪切信号：将步骤(5)中计算所得的准确剪切尺寸作为传递信号发送至执行机构；
(7)执行机构进行剪切：飞剪执行机构在接收到计算机的剪切指令后，对带钢端部变形部位进行剪切。


2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的热轧带钢优化剪切方法，其特征在于，步骤(1)中，图像采集为非接触式测量，图像测量系统包含一工业CCD面阵相机以及双线激光投射器，通过对带钢端部激光照射后，采集在带钢端部表面产生的激光光条图像。


3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的热轧带钢优化剪切方法，其特征在于，步骤(2)中，所述图像信息处理利用机器视觉系统的Blob图像处理单元，采用Blob图形分析方法，对步骤(1)获取的含有激光光条的带钢端部变形图像进行二值化、形态学处理、特征提取，图像分割方法采用动态阈值分割，滤波方法采用高斯滤波进行降噪。


4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的热轧带钢优化剪切方法，其特征在于，步骤(4)中，三维凸包运算是将步骤(3)中带钢端部三维点云图对应的带钢端部...

【专利技术属性】
技术研发人员：张飞，刘心爽，项晓菲，张勇军，邓能辉，杨朝霖，郭杨，肖雄，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：北京;11