检测活套车上带钢跑偏的方法、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及冷轧智能化控制技术领域，特别是涉及一种检测活套车上带钢跑偏的方法、装置及存储介质。

背景技术

在冷轧连续生产机组中，入口段和出口段通常都会有活套车储存一些带钢量，当入口段和出口段因某些因素停止时，活套可以排出储存的带钢，保证冷轧机组可以连续运行。图1为一示例性的存储了带钢的活套车示意图，其中示出了活套车的活套辊101和带钢102。但是由于活套车及轨道偏差、纠偏系统等多种因素，在实际生产过程中，带钢经常会发生跑偏，当跑偏量大于一定值后，若不及时发现，可能产生断带或者掀翻活套车的情况，从而导致机组停机，严重影响生产进度，造成巨大的经济损失。

目前传统的检测活套带钢跑偏的方法是在活套车上安装一组光电对管，但光电对管可以检测的跑偏范围受限于安装位置，且若带钢跑偏碰撞到光电对管，后期维护也需等生产机组停机才能开展，效率低下。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供了一种检测活套车上带钢跑偏的方法、装置及存储介质。

为了实现上述目的，一方面，提供一种检测活套车上带钢跑偏的方法，包括：

S1，实时采集活套车上活套辊的图像，其中带钢位于活套辊上；

S2，根据活套车的套量数据在所采集的图像中动态设置检测区域，并提取检测区域内的所有边缘，其中，检测区域包含活套辊；

S3，对所提取的所有边缘进行筛选，确定出活套辊左右两侧的边缘和带钢左右两侧的边缘，并根据活套辊左右两侧的边缘和带钢左右两侧的边缘确定出带钢的跑偏量。

优选地，所述的方法，其中步骤S2包括：

在所采集的图像中动态设置活套辊检测区域和带钢检测区域，并提取活套辊检测区域和带钢检测区域内的所有边缘。

优选地，所述的方法，其中步骤S2包括：

S21，将所采集的图像转换成灰度图像；

S22，采用预定的边缘检测算法对灰度图像进行直线边缘的提取，其中通过在边缘检测算法中设定目标检测直线的最小长度和双阈值参数来对要提取的直线边缘进行过滤，并以预定的数据形式存储所提取的直线边缘的数据，所提取的直线边缘的数据包括直线边缘的起点坐标、终点坐标、长度和斜率。

优选地，所述的方法，其中步骤S2中，通过调整双阈值参数的取值来分别提取活套辊左右两侧的边缘和带钢左右两侧的边缘，其中，在提取活套辊左右两侧的边缘时，双阈值参数的取值被调大到看不见带钢。

优选地，所述的方法，其中，步骤S3中对所提取的所有直线边缘进行筛选包括：

根据直线边缘的斜率和长度，设定斜率阈值，得到竖直的直线；

根据竖直的直线的横坐标来分别确定活套辊的左边缘横坐标X1和右边缘横坐标X2、带钢的左边缘横坐标X3和带钢的右边缘横坐标X4；

计算带钢的跑偏量Dis，其中Dis＝abs((X3-X1)-(X2-X4))/2。

优选地，所述的方法，其中，根据竖直的直线的横坐标来分别确定活套辊的左边缘横坐标X1和右边缘横坐标X2、带钢的左边缘横坐标X3和带钢的右边缘横坐标X4的步骤包括分别针对活套辊检测区域得到的所有竖直的直线和带钢检测区域得到的所有竖直的直线执行的如下步骤：

将得到的所有竖直的直线的横坐标值X储存在数组中；

将数组中的值按照从小到大的顺序排序；

计算数组中相邻两个数值的差值，将产生最大差值的两个相邻的数值分别确定为对应活套辊或带钢的左边缘横坐标值和右边缘横坐标值。

优选地，所述的方法还包括：

预先设定带钢跑偏量阈值，当所确定出的带钢的跑偏量大于带钢跑偏量阈值时报警。

优选地，所述的方法，其中，步骤S1中，通过安装在预定位置的相机及根据活套车的套量数据动态调整相机的角度和焦距来实时采集活套辊的图像。

另一方面，提供了一种检测活套车上带钢跑偏的装置，包括存储器和处理器，存储器存储有至少一段程序，至少一段程序由处理器执行以实现如上文所述的任一方法。

又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其中存储介质中存储有至少一段程序，至少一段程序由处理器执行以实现如上文任一所述的方法。

上述技术方案具有如下技术效果：

本发明实施例的技术方案提供了一种基于图像分割的检测活套车上带钢跑偏的方法和装置，通过实时采集活套车上活套辊的图像及利用边缘检测算法来检测活套辊的左右边缘和带钢的左右边缘，并基于检测出的上述左右边缘来计算带钢跑偏量；安装简单、检测精度高、可检测跑偏范围大且后期维护成本低，从而提高了冷轧生产机组的智能化程度。

附图说明

图1为一示例性的存储了带钢的活套车示意图；

图2为本发明一实施例的检测活套车上带钢跑偏的方法的流程示意图；

图3为本发明一实施例的方法中采集的某一时刻的活套辊的图像示意图；

图4和图5为本发明一实施例的方法中提取的边缘示意图，其中图4和图5具有不同的双阈值参数；

图6为本发明一实施例的检测活套车上带钢跑偏的装置的结构示意图。

具体实施方式

为进一步说明各实施例，本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。图中的组件并未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。

现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。

实施例一：

图2为本发明一实施例的检测活套车上带钢跑偏的方法的流程示意图。该实施例的方法包括如下步骤：

S1，实时采集活套车上活套辊的图像，其中带钢位于活套辊上；

优选地，该步骤S1中，通过安装在预定位置的相机及根据活套车的套量数据动态调整相机的角度和焦距来实时采集上述活套辊的图像；

在一种具体实现中，可以在活套室内活套车起始位置正前方的中心位置安装一个球型相机；该球型相机可360度调整相机的拍摄角度，可拍摄到活套辊的图像数据，由此实现对活套辊图像数据的实时采集；其中，相机的位置一般是固定的；

在其它的实现中，相机的安装位置和类型可以根据实际的场景来选择，只要能够采集到所需的活套辊图像即可；

活套车可以在一定的范围内移动；一般情况下，活套车的移动范围可以是100米左右；套量数据示出了活套车当前移动的位置相对于其可移动范围的百分比，根据套量数据可以确定出当前活套车所在位置；如当活套车位于起始点时，其套量数据可设为0，到达可移动范围的终点时对应的套量数据为100％；活套车的套量数据一般是10％-96％；

可根据套量数据推算出活套车与相机的距离；根据套量数据，动态调整相机的角度和焦距，以获得所需的图像，如满足预定质量要求的图像；

具体实现中，实现本发明实施例检测算法的检测装置可以与冷轧连续生产机组PLC通过以太网协议进行实时通讯，从PLC中获取活套车当前的套量数据；

S2，根据活套车的套量数据在所采集的图像中动态设置检测区域，并提取检测区域内的所有边缘，优选地，这里的边缘为直线边缘，其中，检测区域包含活套辊及活套辊上的带钢；优选地，检测区域包含可以用于检测出带钢跑偏的活套辊部分及该部分活套辊上的带钢；优选地，检测区域可以包含整个活套辊，例如检测区域可以覆盖整个活套辊；

在活套车移动的过程中，由于相机在根据套量进行变焦，相应地，检测区域的大小也根据套量数据进行动态调整，以使得检测区域包含整个活套辊；且进一步地，为便于后续的图像分割处理，动态调整相机的角度和焦距及检测区域，使得图像中的活套辊和带钢相对于检测区域的大小而言不明显过大或过小；

优选地，步骤S2中，在所采集的图像中动态设置活套辊检测区域和带钢检测区域，并提取活套辊检测区域和带钢检测区域内的所有边缘，如所有直线边缘；

优选地，在采集图像后，可以根据需要选中或框选要处理的区域，然后再在选中的区域中设置检测区域；

图3为本发明一实施例的方法中采集的某一时刻的活套辊的图像示意图；图3中包括活套辊301和302及活套辊上的带钢303；如图3，白色虚线框区域是所设置的活套辊的检测区域，红色竖线和绿色竖线分别是检测到的活套辊左边缘和右边缘；黄色虚线框是所设置的带钢的检测区域，两条黄色竖线分别是带钢的左右边缘；检测区域的表示方式如线条的颜色只是示例性的，在其它的实施例中，可以使用其它的颜色或线型来标示检测区域，如活套辊检测区域和带钢检测区域；图3所示的例子中，带钢的检测区域包含在活套辊的检测区域之内；在具体进行边缘检测时，可以通过设置相应的检测参数如阈值参数来避免带钢边缘对活套辊边缘的干扰，具体参见后文对图4和图5的描述；

优选地，步骤S2包括如下图像分割的步骤：

S21，将所采集的图像转换成灰度图像；

S22，采用预定的边缘检测算法对灰度图像进行直线边缘的提取，其中通过在边缘检测算法中设定目标检测直线的最小长度和双阈值参数来对要提取的直线边缘进行过滤，并以预定的数据形式存储所提取的直线边缘的数据，所提取的直线边缘的数据包括直线边缘的起点坐标、终点坐标、长度和斜率；优选地，还可以包括直线边缘的方向；

在一种具体实现中，边缘检测算法可以采用Opencv库中的FastLineDetector处理函数来实现；该函数的输入包括：要检测的目标直线的最小长度和双阈值参数；其中，通过设置要检测的直线的最小长度和双阈值函数可以对要要检测的直线边缘进行一次过滤，以减少外界类似直线物体的干扰；该函数输出的为检测出的、满足预置输入条件的直线边缘的属性数据；上述属性数据以预定的数据形式存储，例如函数的输出可以是LineSegment2DF[]类型的数组，里面储存了所有满足条件的直线的数据；包括直线边缘的起点坐标、终点坐标、长度和斜率；在其它实施例中，可以选择其它的边缘检测算法或函数来进行活套辊和带钢的直线边缘检测；

优选地，该步骤S2中，在利用边缘检测算法如FastLineDetector处理函数提取直线边缘时，通过调整双阈值参数的取值来分别提取活套辊左右两侧的边缘和带钢左右两侧的边缘，其中，在提取活套辊左右两侧的边缘时，将双阈值参数的取值调大到看不见带钢；具体地，如图4和图5所示，图4是将双阈值中的两个阈值都调大的结果，可以看出图4中提取出的直线明显少了很多，只剩下最左和最右两边的一些直线了，这里所看见的直线是属于活套辊的；图5是将双阈值都调小的结果，图5中能看到中间有两个细微的直线，即直线501和直线502，它们分别是带钢的左右边缘线；图4中看不到带钢的边缘线即看不见带钢，所以，在检测活套辊的边缘时，可以通过将双阈值参数调大到看不到带钢的边缘的程度，这样通过设置函数的双阈值参数可以去掉带钢的边缘干扰了；本领域的普通技术人员可以利用本发明实施例公开的上述内容来具体地设置和调整双阈值参数，以将带钢的边缘和活套辊的边缘区分开；

S3，对步骤S2中所提取的所有直线边缘进行筛选，确定出活套辊左右两侧的边缘和带钢左右两侧的边缘，并根据活套辊左右两侧的边缘和带钢左右两侧的边缘确定出带钢的跑偏量。

优选地，步骤S3中对所提取的所有直线边缘进行筛选可以通过如下的边缘过滤算法来实现：

根据直线边缘的斜率和长度，设定斜率阈值，得到竖直的直线；

根据竖直的直线的横坐标来分别确定活套辊的左边缘横坐标X1和右边缘横坐标X2、带钢的左边缘横坐标X3和带钢的右边缘横坐标X4；

该步骤的一种示例性实现方式为：将边缘直线的横坐标即X坐标的坐标值储存在数组中，对数组进行从小到大排序，计算数组中两个相邻数值的最大差值，最后产生最大差值的相邻数值即为左右边缘的坐标值，用此方法可以分别针对活套辊检测区域得到的所有竖直的直线和带钢检测区域得到的所有竖直的直线来确定活套辊的左边缘横坐标X1和右边缘横坐标X2、带钢的左边缘横坐标X3和带钢的右边缘横坐标X4；

计算带钢的跑偏量Dis，其中Dis＝abs((X3-X1)-(X2-X4))/2，其中abs函数为求绝对值的函数。

在本发明实施例的方法中，在处理活套辊图像时可以根据处理的需要来设置坐标系中的原点和坐标轴；示例性但不作为限制地，可以以图像中选中或框选区域的左上角为原点(0，0)，如以图3中的图片的左上角顶点为原点；过原点的水平方向的直线为横轴即X轴，可以设置向右的方向为正方向；过原点的竖直方向的直线为纵轴即Y轴，可以设置向下的方向为正方向；在其它的实施例中，可以选择其它的点作为原点。本发明的实施例中，因为所计算的跑偏量为一个差值的绝对值，所以只需要涉及到的各点属于同一参考系或坐标系下即可，具体的参考系或坐标系可根据实际需求来设置。

在对图像的具体处理中，像素点与实际距离的对应关系可以根据实际的测量情况来获得；示例性地，如：活套辊的实际长度已知，用活套辊的左右坐标相减，再除以实际长度，即可获得实际一个像素点实际对应的距离；也可以使用其它的参照物来确定像素点与实际距离的对应关系。例如，在一种具体实现中，一个像素点对应的实际距离为1mm。

优选地，本发明的实施例中可以预先设定带钢跑偏量阈值，当所确定出的带钢的跑偏量大于所述带钢跑偏量阈值时报警；如语音报警，可以提醒工作人员及时处理带钢跑偏情况，以避免后续更严重的后果。

实施例三：

本发明还提供一种检测活套车上带钢跑偏的装置，如图6所示，该装置包括处理器601、存储器602、总线603、以及存储在所述存储器602中并可在所述处理器601上运行的计算机程序，处理器601包括一个或一个以上处理核心，存储器602通过总线603与处理器601相连，存储器602用于存储程序指令，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明实施例一的上述方法实施例中的步骤。

进一步地，作为一个可执行方案，所述检测活套车上带钢跑偏的装置可以是计算机单元，该计算机单元可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算机单元可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，上述计算机单元的组成结构仅仅是计算机单元的示例，并不构成对计算机单元的限定，可以包括比上述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件。例如所述计算机单元还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等，本发明实施例对此不做限定。

进一步地，作为一个可执行方案，所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述计算机单元的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机单元的各个部分。

所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述计算机单元的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

实施例四：

本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例上述方法的步骤。

所述计算机单元集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减。

尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。