冷轧钢板激光测厚智能分析系统及方法
文献发布时间:2023-06-19 10:57:17
技术领域
本发明涉及厚度测量技术领域,尤其涉及一种冷轧钢板激光测厚智能分析系统及方法。
背景技术
钢板厚度是钢板规格的重要指标之一,钢板厚度的检测是钢板生产中的一道重要工序,影响着钢板的生产制造,因此在进行钢板的轧制生产时,需要对钢板生产线中完成冷轧工序的钢板进行厚度检测。由于钢板生产线中钢板处于移动状态,目前采用X射线测量仪测量钢板的厚度,但由于X射线为不可见光,且会对人体造成损害,若操作人员长期使用X射线测量仪测量钢板厚度,会危及操作人员自身的生命健康,存在较高的安全隐患。
发明内容
为解决上述现有技术中存在的部分或全部技术问题,本发明提供一种冷轧钢板激光测厚智能分析系统及方法。
第一方面,本发明公开了一种冷轧钢板激光测厚智能分析系统,所述系统用于测量钢板的厚度,包括:3D相机、光源和工控机;
所述3D相机安装在钢板生产线中钢板的上方,用于获取所述钢板的3D图像,所述光源安装在所述3D相机一侧,用于提供所述3D相机扫描所需的结构光,所述工控机与所述3D相机连接,用于获取所述3D图像对应的点云矩阵、以及根据所述点云矩阵计算所述钢板的厚度值。
在一些可选的实施方式中,所述系统还包括支撑架,所述3D相机和所述光源安装在所述支撑架上,所述3D相机通过所述支撑架设置在所述钢板上方。
在一些可选的实施方式中,所述支撑架为门框结构,所述钢板能够通过所述支撑架的开口穿过所述支撑架。
在一些可选的实施方式中,所述工控机设置有用户界面,所述用户界面用于在所述工控机的控制下显示所述钢板的厚度值与目标值的偏差曲线图,以及用于实现用户操作所述冷轧钢板激光测厚智能分析系统的其他功能。
第二方面,本发明还公开了一种冷轧钢板激光测厚智能分析方法,所述方法利用上述的冷轧钢板激光测厚智能分析系统实施,包括:
获取钢板的3D图像;
利用图像处理算法对3D图像进行处理,获取3D图像对应的点云矩阵;
基于点云矩阵,计算钢板上表面不同点位距离3D相机所在水平面的垂直距离,将垂直距离与标准厚度钢板点位距离3D相机所在水平面的垂直距离相比较,获得不同钢板表面点位与标准厚度的差值,得到钢板的厚度值。
在一些可选的实施方式中,所述获取钢板的3D图像,包括:
利用3D相机扫描钢板表面,获取钢板的3D图像。
在一些可选的实施方式中,所述方法还包括:
利用校正值对基于点云矩阵得到的钢板厚度值进行补偿,确定钢板的厚度最终值。
在一些可选的实施方式中,所述方法还包括:
将钢板的厚度值与钢板的目标值进行比较,获取厚度值与目标值的偏差曲线图。
本发明技术方案的主要优点如下:
本发明的冷轧钢板激光测厚智能分析系统及方法利用3D相机和工控机能够实现钢板厚度的智能测量,测量效率和测量精度高,操作方便,操作过程安全。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解,构成本发明的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1为本发明一实施例的冷轧钢板激光测厚智能分析系统的使用示意图,其中工控机未示出;
图2为本发明一实施例的冷轧钢板激光测厚智能分析方法的流程图。
附图标记说明:
1-3D相机、2-光源、3-支撑架、4-钢板。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
以下结合附图,详细说明本发明实施例提供的技术方案。
参见图1,第一方面,本发明一实施例提供了一种冷轧钢板激光测厚智能分析系统,该系统用于测量钢板的厚度,该系统包括:3D相机、光源和工控机,3D相机安装在钢板生产线中钢板的上方,用于获取钢板的3D图像,光源安装在3D相机一侧,用于提供3D相机扫描所需的结构光,工控机与3D相机连接,用于获取3D图像对应的点云矩阵、以及根据点云矩阵计算钢板的厚度值。
具体地,本发明一实施例提供的冷轧钢板激光测厚智能分析系统在使用时,利用3D相机扫描钢板表面以获取钢板的3D图像,将获取的3D图像发送至工控机,工控机接收3D图像,利用图像处理算法对3D图像进行处理,以获取3D图像对应的点云矩阵;而后,工控机根据获得的点云矩阵计算钢板的厚度值。
进一步地,考虑到3D相机和工控机在进行图像处理计算时所存在的系统误差,本发明一实施例中,为了提高得到的钢板的厚度值的精度,在计算钢板的厚度值时,工控机先根据点云矩阵计算钢板的厚度计算值,再利用校正值对厚度计算值进行补偿,确定钢板的厚度值。
其中,校正值可以根据3D相机和工控机的性能参数和系统误差进行确定。
参见图1,本发明一实施例中,该系统还可以包括支撑架,3D相机和光源安装在支撑架上,3D相机通过支撑架设置在钢板上方。
如此设置,通过设置支撑架能够便于3D相机和光源的安装以及便于3D相机对钢板进行扫描拍摄。
可选的,支撑架为门框结构,钢板能够通过支撑架的开口穿过支撑架。
如此设置,既能方便3D相机对整个钢板进行扫描拍摄,又能便于钢板的移动控制,避免钢板与支撑架和3D相机发生位置干涉。
可选的,工控机设置有用户界面,用户界面用于在工控机的控制下显示钢板的厚度值与目标值的偏差曲线图,以及用于实现用户操作冷轧钢板激光测厚智能分析系统的其他功能。其他功能例如包括:用户权限设置,用户日志查看,钢板平均厚度值查看,偏差曲线图查看,当前钢板详细信息查看等。
通过在工控机上设置用户界面显示计算得到的钢板的厚度值与钢板的目标值的偏差曲线图,能够方便操作人员观察钢板厚度是否发生异常。
进一步地,为了方便操作人员获知计算得到的钢板的厚度值,工控机可以在用户界面中设置每间隔一个设定距离显示一个厚度值。其中,设定距离可以由操作人员进行具体设置。
为了方便操作人员设置设定距离,本发明一实施例中,工控机可以设置有人机交互界面,操作人员可以通过工控机的人机交互界面对设定距离进行修改调整。
参见图2,第二方面,本发明一实施例还提供了一种冷轧钢板激光测厚智能分析方法,该方法利用上述的冷轧钢板激光测厚智能分析系统实施,包括:
获取钢板的3D图像;
利用图像处理算法对3D图像进行处理,获取3D图像对应的点云矩阵;
基于点云矩阵,计算钢板上表面不同点位距离3D相机所在水平面的垂直距离,将垂直距离与标准厚度钢板点位距离3D相机所在水平面的垂直距离相比较,获得不同钢板表面点位与标准厚度的差值,得到钢板的厚度值。
以下对本发明一实施例提供的冷轧钢板激光测厚智能分析方法的步骤及原理进行具体说明。
步骤S1,获取钢板的3D图像;
具体地,基于上述的冷轧钢板激光测厚智能分析系统,获取钢板的3D图像包括:利用3D相机扫描钢板表面,获取钢板的3D图像。
步骤S2,利用图像处理算法对3D图像进行处理,获取3D图像对应的点云矩阵;
具体地,工控机接收3D相机所扫描拍摄的3D图像,利用图像处理算法对3D图像进行处理,以获取3D图像对应的点云矩阵。
3D相机在使用时,3D相机一侧的光源打出结构光,通过给目标连续发送光脉冲,然后利用传感器接收从目标返回的光,通过探测光脉冲的飞行往返时间来得到目标距离。3D相机输出每一个测点的深度信息至工控机,经过工控机对相机数据的处理,反应到软件上的深度信息为一个二维的深度点云信息,即原始得到的信息为一个图像,每个点的值代表着相机和目标的距离值。
步骤S3,基于点云矩阵,计算钢板上表面不同点位距离3D相机所在水平面的垂直距离,将垂直距离与标准厚度钢板点位距离3D相机所在水平面的垂直距离相比较,获得不同钢板表面点位与标准厚度的差值,得到钢板的厚度值;
具体地,先确定标准厚度钢板与相机的距离值,而后根据上述的深度点云信息得到目前钢板厚度与标准钢板厚度的偏离值,根据偏离值计算得到目前钢板厚度。
其中,标准厚度钢板与相机的距离值为系统安装时测得的一个固定数值。
由于,3D相机和工控机在进行图像处理计算时存在着系统误差,为此,本发明一实施例中,该方法还可以包括:
利用校正值对基于点云矩阵得到的钢板厚度值进行补偿,确定钢板的厚度最终值。
校正值可以根据3D相机和工控机的性能参数和系统误差进行确定。
进一步地,本发明一实施例中,该方法还包括:将钢板的厚度值与钢板的目标值进行比较,获取厚度值与目标值的偏差曲线图。
通过将钢板的厚度值与钢板的目标值进行比较,获取厚度值与目标值的偏差曲线图,能够便于后续操作人员对钢板的厚度情况进行分析。
本发明一实施例提供的冷轧钢板激光测厚智能分析系统及方法利用3D相机和工控机能够实现钢板厚度的智能测量,测量效率和测量精度高,操作方便,操作过程安全。
需要说明的是,在本文中,诸如“第一”和“第二”等(如果存在)之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。此外,本文中“前”、“后”、“左”、“右”、“上”、“下”均以附图中表示的放置状态为参照。
最后应说明的是:以上实施例仅用于说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
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