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帶鋼端部形狀雙目視覺檢測系統(tǒng)的建模仿真

2015-03-11 08:55:19ModelingandSimulationofBinocularVisualDetectionSystem
自動化儀表 2015年1期
關(guān)鍵詞:系統(tǒng)

Modeling and Simulation of Binocular Visual Detection System

for the Shape of Ends of Stripe Steel

陳海永 雷鳳翔 孫鶴旭 杜曉琳

(河北工業(yè)大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院,天津 300130)

帶鋼端部形狀雙目視覺檢測系統(tǒng)的建模仿真

Modeling and Simulation of Binocular Visual Detection System

for the Shape of Ends of Stripe Steel

陳海永雷鳳翔孫鶴旭杜曉琳

(河北工業(yè)大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院,天津300130)

摘要:為了實現(xiàn)熱軋帶鋼端部形狀檢測,利用Matlab中視覺圖像處理工具箱,建立了由CCD線陣相機構(gòu)成的雙目立體視覺系統(tǒng)模型和實際帶鋼生產(chǎn)線上的運動過程模型。熱軋帶鋼在生產(chǎn)過程中會受到粗軋輥的不平均壓力的影響,從而造成帶鋼頭尾變形。針對這種情況,提出了一種新的帶鋼末端形狀視覺檢測和寬度計算方法。該方法不但可以在帶鋼發(fā)生平移、傾斜等位置和姿態(tài)變化情況下仍能夠準(zhǔn)確測量出帶鋼寬度,并且可以精確還原出帶鋼頭尾形狀。仿真試驗結(jié)果證實了所提出的視覺模型和算法的有效性,取得的結(jié)果令人滿意。

國家自然科學(xué)基金資助項目(編號:61203275);

河北省高等學(xué)校科學(xué)技術(shù)研究項目(編號:YQ2013036);

河北省自然科學(xué)基金資助項目(編號:F2014202071);

河北省拔尖人才支持計劃基金資助項目(編號:210003)。

修改稿收到日期:2014-07-15。

第一作者陳海永(1980-),男,2008年畢業(yè)于中國科學(xué)院自動化研究所,獲博士學(xué)位,副教授;主要從事工業(yè)機器人視覺、焊縫視覺檢測與跟蹤、電氣與控制系統(tǒng)設(shè)計等研究。

關(guān)鍵詞:雙目立體視覺Matlab寬度計算端部形狀建模仿真

Abstract:To realize the detection of shape of the ends of hot rolled strip steel, by adopting the toolbox of visual image processing in Matlab, the binocular stereo vision system model composed of CCD linear array camera, and the motion process modelof practical production line of strip steel are established. In production process, the due to the uneven pressure of rough rollers, the head and tail of the hot rolled strip steel are deformed often. Aiming at this situation, the new visual detection and width calculation method for shape o the ends is proposed. The method can precisely measure the width of strip steel, even under position or posture is changing with shift or tilt, and the shapes of head and tail of the strip steel can be restored. The results of simulation show the effectiveness of the visual model and the proposed algorithm, and the results obtained are satisfactory.

Keywords:Binocular stereo visionMatlabWidth calculationShape of the endModeling and simulation

0引言

熱軋帶鋼在生產(chǎn)過程中受到粗軋輥的不平均壓力的影響,致使帶鋼頭尾發(fā)生變形。變形的帶鋼頭尾溫度下降得快,會對精軋輥造成一定的損害。為了避免這種損害,必須精確檢測出帶鋼的頭尾形狀并確定優(yōu)化剪切線[1-2]。

分析現(xiàn)有技術(shù)[3],針對熱軋帶鋼端部形狀檢測的特殊性,設(shè)計了一套用于帶鋼端部形狀檢測的雙目視覺系統(tǒng)。本文利用Matlab這一科學(xué)計算工具,對雙目立體視覺系統(tǒng)進行建模。將此雙目視覺系統(tǒng)應(yīng)用于熱軋帶鋼端部形狀的測量,模擬實際生產(chǎn)中相機的位置、端部形狀、帶鋼速度等信息,結(jié)合寬度計算方法,為以后將該方法運用到實際生產(chǎn)中提供有力的理論依據(jù)。該雙目視覺系統(tǒng)不僅能夠運用于帶鋼端部形狀的檢測上,也可用于物體表面質(zhì)量檢測等工業(yè)生產(chǎn)線。

1雙目視覺系統(tǒng)的組成

以前的帶鋼端部形狀檢測都采用面陣相機,但是由于生產(chǎn)技術(shù)的制約,面陣CCD很難達到帶鋼生產(chǎn)線對視場和高速測量的需求,因此我們在本系統(tǒng)中采用高掃描頻率、高分辨率、結(jié)構(gòu)簡單的線陣攝像機組成雙目視覺系統(tǒng)[4]。

雙目視覺系統(tǒng)由兩路線陣CCD攝像機和具有線性結(jié)構(gòu)的激光組成,其利用線性激光將光線投射到工件表面,由線陣CCD攝像機獲取工件表面的圖像并進行處理。這種視覺系統(tǒng)精度高、速度快,受外界條件變化的影響小,在實際應(yīng)用中更為廣泛[5]。采用激光作為輔助光源能夠克服工業(yè)環(huán)境中的干擾,如水霧、環(huán)境照明變化等,很好地提升了圖像處理算法的速度和穩(wěn)定性[6]。由于線陣CCD攝像機可以得到帶鋼表面上的一系列點的坐標(biāo)以及較高的分辨率和測量精度,進而通過對得到的圖像進行邊緣提取,得到所需的邊緣點坐標(biāo);然后利用設(shè)計的算法對兩路線陣CCD攝像機得到的邊緣點坐標(biāo)值進行融合計算,得到實際帶鋼端部形狀的投影像素值,進而重建帶鋼端部形狀。模擬雙目視覺系統(tǒng)在實際生產(chǎn)中的安裝示意圖如圖1所示。我們根據(jù)此示意圖對整個雙目視覺系統(tǒng)進行建模。

圖1 雙目視覺系統(tǒng)示意圖

2雙目視覺系統(tǒng)的建模

坐標(biāo)系的建立以線陣CCD攝像機兩透鏡光學(xué)中心連線的中點為坐標(biāo)系的原點,從線陣CCD攝像機的焦點向下看帶鋼的方向為z軸的正方向,攝像機透鏡光學(xué)中心連線向右為x軸的正方向。圖像平面坐標(biāo)系以圖像平面的中點為原點,本次試驗中我們選用的是1×2 048的線陣攝像機。圖像平面坐標(biāo)系的原點坐標(biāo)為(0.5,N/2)(0.5,1 024),光軸左側(cè)為像素值大于N/21 024的方向即像素值范圍為(N/2-N)(1 024~2 048),光軸右側(cè)為像素值小于N/21 024的方向即像素值范圍為(1-N/2)(1~1 024)[7]。整個線陣雙目視覺系統(tǒng)坐標(biāo)系之間的關(guān)系如圖2所示。

圖2 視覺系統(tǒng)坐標(biāo)系示意圖

3寬度測量算法的設(shè)計

利用上面所建立的線陣CCD攝像機的數(shù)學(xué)模型,設(shè)計帶寬實時計算算法。帶寬實時計算算法接收兩路線陣CCD攝像機各自獲得的帶鋼邊緣點位置坐標(biāo),將計算所得帶寬和中心線偏差結(jié)果反饋給測寬儀監(jiān)控軟件,結(jié)合設(shè)定的采樣周期,實現(xiàn)帶鋼端部形狀識別。為了在帶鋼發(fā)生橫移、傾斜等情況下仍能夠測出帶寬,將兩路線陣CCD攝像機對同一位置點拍攝所獲得的圖像點的位置進行融合計算,利用三角原理可計算出各邊緣點在X-Z坐標(biāo)系中的位置,其原理如圖3所示。

圖3 雙目視覺三角測量原理圖

∠α=∠β

(1)

(2)

∠MO1C=∠θ-∠α

(3)

(4)

同理可得:

4仿真結(jié)果

4.1 帶鋼端部形狀左右對稱時的情況

4.1.1不發(fā)生任何平移、傾斜

不發(fā)生任何平移、傾斜情況時,對稱形帶鋼端部形狀對比如圖4所示。

圖4 對稱形帶鋼端部形狀對比圖

4.1.2帶鋼發(fā)生傾斜——左邊翹起

對稱形帶鋼傾斜情況對比如圖5所示。

圖5 對稱形帶鋼傾斜情況對比圖

圖5(a)和圖5(b)是對稱形帶鋼在未發(fā)生任何傾斜情況下的仿真結(jié)果。圖5(a)是利用Matlab建立的帶鋼模型圖;圖5(b)是模型進行圖像處理后,利用式(1)~式(4)推導(dǎo)出的三角計算方法,再結(jié)合第2部分中建立的雙目視覺系統(tǒng)仿真模型,最終還原得到的帶鋼端部形狀。

由圖5可知,帶鋼不發(fā)生任何橫移、翹起等情況時,利用提出的寬度測量算法對線陣CCD攝像機得到的帶鋼端部形狀邊緣點的坐標(biāo)像素值進行融合計算,然后再利用計算得到的帶鋼寬度還原出帶鋼的端部形狀,并且還原得到的帶鋼端部形狀很精確。這是因為在仿真的過程中沒有考慮到外部環(huán)境例如光照、溫度等對生產(chǎn)過程和在使用線陣CCD攝像機采集圖像過程的影響。

由試驗結(jié)果可知,在帶鋼發(fā)生傾斜——一端翹起時利用寬度計算算法,然后對得到的寬度值進行整合也可以精確還原出帶鋼端部的形狀。

由以上兩組圖像可知,新的寬度計算算法和這種雙目視覺系統(tǒng)在檢測帶鋼端部的形狀時不受帶鋼端部是否發(fā)生傾斜等干擾的影響,都能夠精確地得到帶鋼端部的形狀。

4.2 帶鋼端部形狀為魚尾形時的情況

① 帶鋼不發(fā)生平移、傾斜等情況

魚尾形帶鋼端部形狀對比如圖6所示。

圖6 魚尾形帶鋼端部形狀對比圖

② 帶鋼發(fā)生傾斜 —— 左邊翹起

魚尾形帶鋼端部傾斜對比如圖7所示。

圖7 魚尾形帶鋼端部傾斜對比圖

4.3 帶鋼端部形狀為不對稱形時的情況

① 帶鋼不發(fā)生任何例如平移、傾斜等情況

不對稱形帶鋼端部形狀模擬結(jié)果對比如圖8所示。

圖8 不對稱形帶鋼端部形狀模擬結(jié)果對比圖

② 帶鋼在軋制過程中發(fā)生傾斜時情況

不對稱形帶鋼帶部傾斜對比如圖9所示。圖5~圖9與圖4的具體描述類似,分別表示三種不同形狀的帶鋼端部形狀。對得到的仿真結(jié)果進行分析,綜合對比上述圖,可以看出前面推導(dǎo)得到的帶鋼寬度的三角計算算法是合理且可行的。分別對比以上圖示內(nèi)容可以看出,采用這種新的三角計算算法對帶鋼端部形狀數(shù)據(jù)進行融合計算能夠非常精確地還原帶鋼的端部形狀,不僅在帶鋼平放時可以還原出帶鋼形狀,而且在帶鋼發(fā)生傾斜時也能精確還原。上述六組圖的對比結(jié)果驗證了三角算法的可行性,同時也證實了利用Matlab機器視覺工具箱建立的雙目視覺系統(tǒng)模型可以很好地模擬實際應(yīng)用中的雙目視覺系統(tǒng)。

圖9 不對稱形帶鋼端部傾斜對比

綜合分析上述圖示內(nèi)容,可以看出經(jīng)過三角計算后還原得到的結(jié)果與最初結(jié)果幾乎完全一致。這并不能說明這種算法是完美的、不存在任何誤差,之所以會出現(xiàn)結(jié)果近乎完美的原因主要有四個方面:首先在仿真的過程中沒有考慮到外部環(huán)境例如光照、溫度等對生產(chǎn)過程的影響;其次沒有考慮使用線陣CCD攝像機采集圖像過程中可能會發(fā)生畸變;再次在仿真過程中忽略了采集圖像時可能由于光照強度等原因造成得到的圖像不夠完整;最后忽略了圖像處理算法的穩(wěn)定性因素,所以在雙目視覺系統(tǒng)的模型中可以準(zhǔn)確地利用三角算法還原帶鋼端部的形狀。

5結(jié)束語

比較上面的仿真結(jié)果可知,針對多種帶鋼端部形狀時,在帶鋼發(fā)生傾斜狀態(tài)下,本文提出的算法都能夠很好地重建出帶鋼端部的形狀。在仿真過程中,采用畫線的間隔模擬了帶鋼生產(chǎn)的速度,盡可能地逼近實際生產(chǎn)過程的一些關(guān)鍵指標(biāo)要求。雙目立體視覺的建模和仿真試驗表明,建立的雙目立體視覺模型很好地解決了熱軋帶鋼端部形狀的高速、高精度測量問題。

參考文獻

[1] 王愛麗,楊荃,劉華強,等.熱連軋帶鋼頭尾魚尾形狀模擬控制研究與應(yīng)用[J].塑性工程學(xué)報,2009,16(2):101-104.

[2] 潘光輝.KELK閉環(huán)優(yōu)化剪切系統(tǒng)在熱軋板廠的應(yīng)用[J].冶金自動化,2011(S1):489-492.

[3] 傅新,鄒俊,楊華勇.熱軋帶鋼頭尾圖像識別及剪切優(yōu)化系統(tǒng)[J].儀器儀表學(xué)報,2005,26(11):1119-1122.

[4] 劉興堂,劉力,宋坤,等.對復(fù)雜系統(tǒng)建模與仿真的幾點重要思考[J].系統(tǒng)仿真報,2007,13(19):3073-3104.

[5] Pan F,Lin X,Rahardja S,et al.Fast mode decision algorithm for intrapre diction in H.264/AVC video coding[J].IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology,2005,15(7):813-822.

[6] 張波,劉冀偉,崔朝輝,等.雙目視覺模型移動目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)[J].智能系統(tǒng)學(xué)報,2010,5(5):400-404.

[7] Corke P.Robotics,vision and control:fundamental algorithms in MATLAB[M].Berlin:Springer,2011:455-478.

中圖分類號:TP391

文獻標(biāo)志碼:A

DOI:10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201501022

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