帶鋼端部形狀雙目視覺檢測系統的建模仿真

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

(河北工業大學控制科學與工程學院，天津　300130)

帶鋼端部形狀雙目視覺檢測系統的建模仿真

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

(河北工業大學控制科學與工程學院，天津300130)

摘要：為了實現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線陣相機構成的雙目立體視覺系統模型和實際帶鋼生產線上的運動過程模型。熱軋帶鋼在生產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生平移、傾斜等位置和姿態變化情況下仍能夠準確測量出帶鋼寬度，并且可以精確還原出帶鋼頭尾形狀。仿真試驗結果證實了所提出的視覺模型和算法的有效性，取得的結果令人滿意。

國家自然科學基金資助項目(編號：61203275)；

河北省高等學校科學技術研究項目(編號：YQ2013036)；

河北省自然科學基金資助項目(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年畢業于中國科學院自動化研究所，獲博士學位，副教授；主要從事工業機器人視覺、焊縫視覺檢測與跟蹤、電氣與控制系統設計等研究。

關鍵詞：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

熱軋帶鋼在生產過程中受到粗軋輥的不平均壓力的影響，致使帶鋼頭尾發生變形。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化剪切線[1-2]。

分析現有技術[3]，針對熱軋帶鋼端部形狀檢測的特殊性，設計了一套用于帶鋼端部形狀檢測的雙目視覺系統。本文利用Matlab這一科學計算工具，對雙目立體視覺系統進行建模。將此雙目視覺系統應用于熱軋帶鋼端部形狀的測量，模擬實際生產中相機的位置、端部形狀、帶鋼速度等信息，結合寬度計算方法，為以后將該方法運用到實際生產中提供有力的理論依據。該雙目視覺系統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量檢測等工業生產線。

1雙目視覺系統的組成

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

雙目視覺系統由兩路線陣CCD攝像機和具有線性結構的激光組成，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。這種視覺系統精度高、速度快，受外界條件變化的影響小，在實際應用中更為廣泛[5]。采用激光作為輔助光源能夠克服工業環境中的干擾，如水霧、環境照明變化等，很好地提升了圖像處理算法的速度和穩定性[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；然后利用設計的算法對兩路線陣CCD攝像機得到的邊緣點坐標值進行融合計算，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。模擬雙目視覺系統在實際生產中的安裝示意圖如圖1所示。我們根據此示意圖對整個雙目視覺系統進行建模。

圖1　雙目視覺系統示意圖

2雙目視覺系統的建模

坐標系的建立以線陣CCD攝像機兩透鏡光學中心連線的中點為坐標系的原點，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，攝像機透鏡光學中心連線向右為x軸的正方向。圖像平面坐標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。圖像平面坐標系的原點坐標為(0.5,N/2)(0.5,1 024)，光軸左側為像素值大于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坐標系之間的關系如圖2所示。

圖2　視覺系統坐標系示意圖

3寬度測量算法的設計

利用上面所建立的線陣CCD攝像機的數學模型，設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，將計算所得帶寬和中心線偏差結果反饋給測寬儀監控軟件，結合設定的采樣周期，實現帶鋼端部形狀識別。為了在帶鋼發生橫移、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仿真結果

4.1　帶鋼端部形狀左右對稱時的情況

4.1.1不發生任何平移、傾斜

不發生任何平移、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生任何傾斜情況下的仿真結果。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)推導出的三角計算方法，再結合第2部分中建立的雙目視覺系統仿真模型，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境例如光照、溫度等對生產過程和在使用線陣CCD攝像機采集圖像過程的影響。

由試驗結果可知，在帶鋼發生傾斜——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在檢測帶鋼端部的形狀時不受帶鋼端部是否發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果對比如圖8所示。

圖8　不對稱形帶鋼端部形狀模擬結果對比圖

② 帶鋼在軋制過程中發生傾斜時情況

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。對得到的仿真結果進行分析，綜合對比上述圖，可以看出前面推導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據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，而且在帶鋼發生傾斜時也能精確還原。上述六組圖的對比結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模型可以很好地模擬實際應用中的雙目視覺系統。

圖9　不對稱形帶鋼端部傾斜對比

綜合分析上述圖示內容，可以看出經過三角計算后還原得到的結果與最初結果幾乎完全一致。這并不能說明這種算法是完美的、不存在任何誤差，之所以會出現結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境例如光照、溫度等對生產過程的影響；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定性因素，所以在雙目視覺系統的模型中可以準確地利用三角算法還原帶鋼端部的形狀。

5結束語

比較上面的仿真結果可知，針對多種帶鋼端部形狀時，在帶鋼發生傾斜狀態下，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的速度，盡可能地逼近實際生產過程的一些關鍵指標要求。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

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[2] 潘光輝.KELK閉環優化剪切系統在熱軋板廠的應用[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化系統[J].儀器儀表學報，2005,26(11):1119-1122.

[4] 劉興堂,劉力,宋坤，等.對復雜系統建模與仿真的幾點重要思考[J].系統仿真報,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跟蹤系統[J].智能系統學報,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

文獻標志碼：A

DOI:10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201501022