一种基于机器视觉的冷区钢板自动上料方法与流程

技术特征：
1.一种基于机器视觉的冷区钢板自动上料方法，其特征在于：在冷区钢板上料辊道操作侧等距离安装监控相机，相机分别用于拍摄辊道上钢板状态和行车位置状态，通过图像处理技术判断出辊道上是否存在钢板，并计算出行车到辊道表面的距离，然后通过辊道钢板状态和行车状态的不同组合来确定辊道的启停，实现冷区钢板的自动上料，当行车位置状态监控相机识别行车在吊运钢板时，辊道停止，否则进一步通过辊道上钢板状态监控相机判断上料辊道上是否存在钢板，如存在，则辊道启动，否则辊道停止。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的冷区钢板自动上料方法，其特征在于：所述上料辊道中的每组辊道用一组相机进行拍摄，相机安装在每组辊道的正中间位置，其中相机距离被拍摄辊道中心的直线距离d为：其中，α为相机水平视场角，l为每组辊道的长度。3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的冷区钢板自动上料方法，其特征在于：所述一组相机包括2个相机，其中一个相机沿平行辊道方向拍摄图像，用于监控行车距离辊道的高度，最大监控高度为1.5m，另一个相机位于距辊道平面上方高为h的位置沿斜45度角拍摄辊道钢板状态，用于监控辊道上是否存在钢板，其中h为：4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的冷区钢板自动上料方法，其特征在于：所述通过图像处理技术判断出辊道上是否存在钢板具体为：对于监控辊道钢板状态的相机采集到的图像，首先将拍摄图像进行透视变换处理，得到接近矩形的辊道区域，然后标定出图像中各辊道间的空隙位置，并在图像上将每个空隙位置区域裁剪出一张子图，由于辊道间隙位置处钢板存在相较于钢板不存在时画面差异较大，采用vgg网络训练得到一个二分类的模型对子图进行分类，其中类别0代表钢板不存在，类别1代表钢板存在，通过多张子图类别值组合判断，在超过80％的子图识别为1时认为钢板存在，在超过80％的子图识别为0时认为钢板不存在，其余情况给予人工提醒，进行人工确认，防范异常干扰的情况。5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的冷区钢板自动上料方法，其特征在于：所述行车到辊道表面的距离具体计算方法如下：对于监控行车位置状态的相机采集到的图像，采用角点匹配的方式判断出行车在图像中的中心坐标位置(x,y)及行车区域像素大小(w,h)，事先在图像中标定的辊道平面的纵坐标位置为y
′
，则行车到辊道的垂直距离d
′
为：d
′
＝|y
‑
y
′
|*f其中，f为相机的分辨精度。6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的冷区钢板自动上料方法，其特征在于：所述辊道启停的具体确定标准如下：1)存在行车，行车距辊道高度d
′
大于1m，辊道存在钢板，控制辊道开启；2)存在行车，行车距辊道高度d
′
大于1m，辊道不存在钢板，控制辊道停止；3)存在行车，行车距辊道高度d
′
小于1m，不判断钢板，控制辊道停止；
4)不存在行车，不计算行车距离辊道高度，辊道存在钢板，控制辊道开启；5)不存在行车，不计算行车距离辊道高度，辊道不存在钢板，控制辊道停止。

技术总结
本发明提供一种基于机器视觉的冷区钢板自动上料方法，属于机器视觉跟踪技术领域。该方法在冷区钢板上料辊道操作侧按等距离对每组辊道安装监控相机，相机分别用于拍摄辊道上钢板状态和行车位置状态，通过图像处理技术判断出辊道上是否存在钢板，并计算出行车到辊道表面的距离，然后通过辊道钢板状态和行车状态的不同组合来确定辊道的启停，从而实现冷区钢板的自动上料。该吩咐避免了传统光电检测信号无法判断行车上料、检测范围不全面等问题，并且具有设备成本较低、安装简单、准确度高等优点，可以完全取代人工操作，实现冷区上料辊道的无人化，智能化，为应用现场带来的巨大的经济利益。济利益。济利益。


技术研发人员：邓能辉 吴昆鹏 石杰 杨朝霖 毛风云
受保护的技术使用者：北京科技大学设计研究院有限公司
技术研发日：2021.08.18
技术公布日：2021/11/28