CN114441549B - 钢卷质量检测***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种钢卷质量检测设备，应用于一取向硅钢高温退火后钢卷卷形及炉底板状态的在线检测，包括：信号采集装置，用于对所述取向硅钢高温退火后钢卷卷形及炉底板状态的实时数据进行采集，并将所述实时数据输出；信号处理装置，用于接收所述实时数据，并对所述实时数据进行处理获得炉底板状态及钢卷形变数据，并将所述炉底板状态及钢卷形变数据输出；信号传输装置，用于接收所述炉底板状态及钢卷形变数据，并将所述炉底板状态及钢卷形变数据发送至内网***。本发明提供了一种钢卷质量检测***及方法，解决了现有技术中人工测量不便且精度较低的技术问题，能够量化板形缺陷特征值，提高了识别精度及取向钢成材率，减降了缺陷让步率。
Description
技术领域
本发明涉及测量设备技术领域，尤其涉及一种钢卷质量检测***及方法。
背景技术
取向硅钢经环形炉高温退火后卷形会发生一定变化，且常会产生瓢曲、边浪、马蹄印、起皱等板形缺陷，此类板形缺陷大多出现在环形炉外圈，与钢卷放置的炉底板塌肩或裂缝状态有一定关系。由于取向硅钢高温退火炉设备庞大温度较高，钢卷及炉底板上方不易直接安装传统三维轮廓扫描装置。
目前高温退火后钢卷卷形无有效手段测量，炉底板裂缝及塌肩量依靠人眼观测及手工测量，炉底板出炉后温度通常在200℃左右，人工测量不便且精度较低。因此，如何解决上述难题，成了有待解决的技术问题。
发明内容
本发明提供了一种钢卷质量检测***及方法，解决了现有技术中人工测量不便且精度较低的技术问题，能够量化板形缺陷特征值，提高了识别精度及取向钢成材率，减降了缺陷让步率。
本发明一个方面提供的一种钢卷质量检测***，应用于一取向硅钢高温退火后钢卷卷形及炉底板状态的在线检测，包括：
信号采集装置，用于对所述取向硅钢高温退火后钢卷卷形及炉底板状态的实时数据进行采集，并将所述实时数据输出；
信号处理装置，用于接收所述实时数据，并对所述实时数据进行处理获得炉底板状态及钢卷形变数据，并将所述炉底板状态及钢卷形变数据输出；
信号传输装置，用于接收所述炉底板状态及钢卷形变数据，并将所述炉底板状态及钢卷形变数据发送至内网***。
进一步地，所述信号采集装置包括：
信号采集机构，用于对所述取向硅钢高温退火后钢卷卷形及炉底板状态的实时数据进行采集；
支架，垂直设置于一底座上，上端与所述信号采集机构固定连接，以支撑所述信号采集机构；
控制器，通过一光纤与所述信号采集机构连接，用于存储所述实时数据；
信号发射器，所述信号发射器与所述控制器相连，用于输出所述实时数据。
进一步地，所述信号采集机构包括：
面阵激光雷达，用于测量所述取向硅钢高温退火后钢卷或炉底板上每点的三维坐标；
点激光测距单元，用于引导校准面阵激光雷达测得的所述钢卷或炉底板特定部位三维坐标；
面阵相机，用于拍摄所述炉底板照片；
工业摄像头，用于识别检测区是否有操作人员或内罩。
进一步地，所述信号处理装置包括：
信号接收机构，用于接收所述实时数据；
控制机构，用于对所述实时数据进行处理获得炉底板状态及钢卷形变数据；
存储机构，用于对所述炉底板状态及钢卷形变数据进行存储。
进一步地，所述控制机构包括：
启动控制单元，用于启动所述信号采集装置；
停止控制单元，用于停止所述信号采集装置；
第一处理单元，用于将所述面阵激光雷达与所述点激光测距单元测得的数据转化为以环形炉底板为水平面，以底板支柱圆心为零点的底板三维坐标系；
第二处理单元，用于识别所述面阵相机拍摄的炉底板照片上炉底板裂缝的条数；
第三处理单元，用于通过入、出炉所述钢卷各部位的三维坐标差值，计算所述钢卷卷形变化；
第四处理单元，用于通过三维点云数据计算炉底板塌肩程度。本发明另一方面提供了一种钢卷质量检测方法，应用于一取向硅钢高温退火后钢卷卷形及炉底板状态的在线检测，包括:
对所述取向硅钢高温退火后钢卷卷形及炉底板状态的实时数据进行采集；
对所述实时数据进行处理获得炉底板状态及钢卷形变数据；
将所述炉底板状态及钢卷形变数据发送至内网***。
进一步地，对所述取向硅钢高温退火后钢卷卷形及炉底板状态的实时数据进行采集包括：
对所述取向硅钢高温退火后钢卷或炉底板上每点的三维坐标进行测量；
引导校准面阵激光雷达测得的所述钢卷或炉底板特定部位三维坐标；
拍摄所述炉底板照片；
识别检测区是否有操作人员或内罩。
进一步地，对所述实时数据进行处理获得炉底板状态及钢卷形变数据包括：
通过三维重建算法将所述钢卷或炉底板上每点的三维坐标及所述钢卷或炉底板特定部位三维坐标转化为以环形炉底板为水平面，以底板支柱圆心为零点的底板三维坐标系；
通过炉底板裂缝识别算法识别所述炉底板照片上炉底板裂缝的条数；
通过退火前后钢卷各部位卷形变化评估算法计算入、出炉所述钢卷各部位的三维坐标差值，进而得出所述钢卷卷形变化；
通过三维点云数据计算炉底板塌肩程度。
进一步地，所述三维重建算法获得以环形炉底板为水平面，以底板支柱圆心为零点的底板三维坐标系的计算公式如下：
式中Lx,y为面阵激光雷达扫描底板后得到的距离矩阵数据中的任意一点，x为矩阵列号，y为矩阵行号；H为激光雷达与地面的高度；θx,y为扫描点Lx,y时激光线与底板水平面的夹角；n为面阵激光雷达水平方向标定后像素点距；L为激光雷达至底板圆心距离；Bx,y为激光雷达至底板圆心连线与激光雷达至扫描点Lx,y连线的夹角；Xz，Yz，Zx,y为坐标变换后的底板三维坐标系矩阵的点。
进一步地，所述入、出炉所述钢卷各部位的三维坐标差值计算过程如下：rx,y=Yz/cosA，R = rx1,y1- rx2,y2，式中面阵激光雷达扫描出炉后钢卷得到的距离矩阵数据中的任意一点，x为该矩阵列号，y为该矩阵行号，rx,y为该点至钢卷内径圆心轴线的距离；rx2,y2为面阵激光雷达扫描进炉前钢卷得到的距离；rx,y为该点至钢卷内径圆心轴线的距离；rx2,y2，rx1,y1分别为面阵激光雷达扫描进炉前、出炉后钢卷得到的rx,y距离x1、x2为该矩阵列号，y1、y2为该矩阵行号；R为出炉前后三维坐标差值；
所述塌肩量的计算公式为：Z=max(Zx,y)-min(Zx,y)，式中Z为塌肩量，其由面阵激光雷达扫描得到的矩阵中Zx,y的最大值减去最小值得出。
本发明实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本申请提供的钢卷质量检测***及方法设计成本、设备占用空间均较传统板形辊大幅下降且不接触成品钢带，不会产生表面缺陷；同时相较传统视觉板形缺陷识别***，该方法及***能够量化板形缺陷特征值，识别精度、应用价值大幅提高，可大幅提高取向钢成材率、减降缺陷让步率。
附图说明
图1为本发明实施例一中钢卷质量检测***的现场工况图；
图2为本发明实施例一中钢卷质量检测***的主视图;
图3为本发明实施例一中钢卷质量检测***的俯视图；
图4为本发明实施例一中钢卷质量检测***的侧视图。
具体实施方式
针对取向硅钢高温退火炉设备庞大温度较高，钢卷及炉底板上方不易直接安装传统三维轮廓扫描装置，只能依靠手工测量的问题，本发明通过提供一种钢卷质量检测***及方法，使用高分辨率面阵激光雷达结合高清工业相机采用适用于取向硅钢高温退火机组的三维重建算法、炉底板裂缝识别算法，激光安全防护程序，可实现自动、安全的在线检测高温退火后钢卷卷形及炉底板状态。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
实施例一
本申请实施例提供了一种钢卷质量检测设备，应用于一取向硅钢高温退火后钢卷卷形及炉底板状态的在线检测，包括：
信号采集装置，用于对取向硅钢高温退火后钢卷卷形及炉底板状态的实时数据进行采集，并将实时数据输出；
信号处理装置，用于接收实时数据，并对实时数据进行处理获得炉底板状态及钢卷形变数据，并将炉底板状态及钢卷形变数据输出；
信号传输装置，用于接收炉底板状态及钢卷形变数据，并将炉底板状态及钢卷形变数据发送至内网***。
结合图1-图4所示，信号采集装置包括：信号采集机构，支架6，控制器5及信号发射器8，信号采集机构用于对取向硅钢高温退火后钢卷卷形及炉底板状态的实时数据进行采集；支架6垂直设置，且上端与信号采集机构固定连接，下端与一底座固定连接；控制器5用于存储实时数据，控制器5通过一光纤7与信号采集机构连接；信号发射器8与控制器5相连，用于输出实时数据。
信号采集机构包括：面阵激光雷达1，点激光测距单元2，面阵相机3及工业摄像头4，面阵激光雷达1用于测量取向硅钢高温退火后钢卷或炉底板上每点的三维坐标；点激光测距单元2用于引导校准面阵激光雷达1测得的钢卷或炉底板特定部位三维坐标；面阵相机3用于拍摄炉底板照片；工业摄像头4用于识别检测区是否有操作人员或内罩。
信号处理装置包括：信号接收机构，控制机构及存储机构，信号接收机构用于接收实时数据；控制机构用于对实时数据进行处理获得炉底板状态及钢卷形变数据；存储机构用于对炉底板状态及钢卷形变数据进行存储。
控制机构包括：启动控制单元，停止控制单元，第一处理单元，第二处理单元，第三处理单元及第四处理单元，启动控制单元用于启动信号采集装置；停止控制单元用于停止信号采集装置；第一处理单元用于将面阵激光雷达1与点激光测距单元2测得的数据转化为以环形炉底板为水平面，以底板支柱圆心为零点的底板三维坐标系；第二处理单元用于识别面阵相机3拍摄的炉底板照片上炉底板裂缝的条数；第三处理单元用于通过入、出炉钢卷各部位的三维坐标差值，计算钢卷卷形变化；第四处理单元用于通过三维点云数据计算炉底板塌肩程度。
实施例二
本申请实施例提供了一种钢卷质量检测方法，应用于一取向硅钢高温退火后钢卷卷形及炉底板状态的在线检测，包括：
步骤S1：对取向硅钢高温退火后钢卷卷形及炉底板状态的实时数据进行采集；
步骤S2：对实时数据进行处理获得炉底板状态及钢卷形变数据；
步骤S3：将炉底板状态及钢卷形变数据发送至内网***。
其中，步骤S1对取向硅钢高温退火后钢卷卷形及炉底板状态的实时数据进行采集包括：
步骤S11：对取向硅钢高温退火后钢卷或炉底板上每点的三维坐标进行测量；
步骤S12：引导校准面阵激光雷达1测得的钢卷或炉底板特定部位三维坐标；
步骤S13：拍摄炉底板照片；
步骤S14：识别检测区是否有操作人员或内罩。
步骤S2对实时数据进行处理获得炉底板状态及钢卷形变数据包括：
步骤S21：通过三维重建算法将钢卷或炉底板上每点的三维坐标及钢卷或炉底板特定部位三维坐标转化为以环形炉底板为水平面，以底板支柱圆心为零点的底板三维坐标系；
三维重建算法获得以环形炉底板为水平面，以底板支柱圆心为零点的底板三维坐标系的计算公式如下：
式中Lx,y为面阵激光雷达1扫描底板后得到的距离矩阵数据中的任意一点，x为矩阵列号，y为矩阵行号；H为激光雷达与地面的高度；θx,y为扫描点Lx,y时激光线与底板水平面的夹角；n为面阵激光雷达1水平方向标定后像素点距；L为激光雷达至底板圆心距离；Bx,y为激光雷达至底板圆心连线与激光雷达至扫描点Lx,y连线的夹角；Xz，Yz，Zx,y为坐标变换后的底板三维坐标系矩阵的点。
步骤S22：通过炉底板裂缝识别算法识别炉底板照片上炉底板裂缝的条数；具体为使用工业相机拍摄大量炉底板照片，使用标注工具在每张照片上标注出底板裂缝，建立底板裂缝目标识别模型，使用标注后照片作为模型训练集，随后训练模型。
步骤S23：通过退火前后钢卷各部位卷形变化评估算法计算入、出炉钢卷各部位的三维坐标差值，进而得出钢卷卷形变化，具体计算过程如下：rx,y=Yz/cosA，R = rx1,y1-rx2,y2，式中面阵激光雷达1扫描出炉后钢卷得到的距离矩阵数据中的任意一点，x为该矩阵列号，y为该矩阵行号，rx,y为该点至钢卷内径圆心轴线的距离；rx2,y2为面阵激光雷达1扫描进炉前钢卷得到的距离；rx,y为该点至钢卷内径圆心轴线的距离；rx2,y2，rx1,y1分别为面阵激光雷达1扫描进炉前、出炉后钢卷得到的rx,y距离x1、x2为该矩阵列号，y1、y2为该矩阵行号；R为出炉前后三维坐标差值。
步骤S24：通过三维点云数据计算炉底板塌肩程度。
塌肩量的计算公式为：Z=max(Zx,y)-min(Zx,y)，式中Z为塌肩量，其由面阵激光雷达1扫描得到的矩阵中Zx,y的最大值减去最小值得出。
实施例三
本实施例为环形炉机组专用，用于检测每卷取向硅钢生产时的高温退火前后卷形变化及底板设备状态。
步骤A1：支架6具备六轴调整功能，调整支架6，使信号采集装置对准被测台车，锁紧信号采集机构；
步骤A2：接通24V电源，工业摄像头4开始捕捉画面，照片视野内如有内罩或有操作人员则信号采集装置休眠；视野内如只有底板则启动第二处理单元炉底板检测程序；视野内如有钢卷则启动第三处理单元钢卷卷形检测程序；画面内无操作人员且无内罩时自动发出检测指令，启动控制单元激光雷达启动控制程序自动启动，检测开始；
步骤A3：面阵激光雷达1接收到检测开始指令，开始扫描，采集三维点云数据传输至控制器5，本申请实施例中面阵激光雷达1使用数枚高分辨率面阵固态激光雷达，从不同方向将低功率近红外不可见激光投射至钢卷及炉底板上，测得不同方位的深度图像及深度点云数据，所用激光为class1类（人眼安全级别）。
步骤A4：点激光测距单元2开始根据照片内底板坐标，根据视觉***引导开始移动至特定点位测距，将结果传输至控制器5。
步骤A5：本申请实施例中信号发射器8采用大功率5G无线数据传输信号发射器，因此信号接收机构采用高速无线网卡，可接受5G无线数据，信号发射器8将控制器5中存储的实时数据传输至信号处理装置，在接收到传输的实时数据后，控制机构通过三维重建算法和单点测距结果计算出底板各部位三维坐标，计算塌肩量储存至存储机构数据库并将数据至信号传输装置服务器。
步骤A6：服务器向机组二级机查询当前台车号及钢卷号，启动退火前后钢卷各部位卷形变化评估算法，通过入、出炉钢卷各部位三维坐标差值，计算卷形变化，将数据储存至数据库。
步骤A7：面阵相机3接收到启动指令，拍摄底板照片，炉底板裂缝识别算法识别面阵相机3拍摄的底板照片上底板裂缝的条数，将数据储存至数据库。
步骤A8：服务器将信息发布至工厂内网，工作人员通过查询网页即可查询各台车底板状态及所生产钢卷形变量。
本发明实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本专利采用通过采用高分辨率面阵固态激光雷达，结合高清工业相机，采用适用于取向硅钢高温退火机组基于多目激光雷达点云数据的三维重建算法、炉底板裂缝识别算法等，可实现自动、安全的在线检测高温退火后钢卷卷形及炉底板状态，实现了取向硅钢环形炉机组加工状态的在线检测，***体积小巧且不需要大型机械臂***制造及维护成本大幅下降，检测过程不需要停机或减速，生产效率得到有效保障，解决了现有技术中人工测量不便且精度较低的技术问题，实现了检测自动化无人化，能够量化板形缺陷特征值，提高了识别精度及取向钢成材率，减降了缺陷让步率。
最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (2)
1.一种钢卷质量检测设备，应用于一取向硅钢高温退火后钢卷卷形及炉底板状态的在线检测，其特征在于，包括：
信号采集装置，用于对所述取向硅钢高温退火后钢卷卷形及炉底板状态的实时数据进行采集，并将所述实时数据输出；
信号处理装置，用于接收所述实时数据，并对所述实时数据进行处理获得炉底板状态及钢卷形变数据，并将所述炉底板状态及钢卷形变数据输出；
信号传输装置，用于接收所述炉底板状态及钢卷形变数据，并将所述炉底板状态及钢卷形变数据发送至内网***；
其中，所述信号采集装置包括：
信号采集机构，用于对所述取向硅钢高温退火后钢卷卷形及炉底板状态的实时数据进行采集；
支架，垂直设置于一底座上，上端与所述信号采集机构固定连接，以支撑所述信号采集机构；
控制器，通过一光纤与所述信号采集机构连接，用于存储所述实时数据；
信号发射器，所述信号发射器与所述控制器相连，用于输出所述实时数据；
所述信号采集机构包括：
工业摄像头，用于识别检测区是否有操作人员或内罩；
面阵激光雷达，用于测量所述取向硅钢高温退火后钢卷或炉底板上每点的三维坐标；
点激光测距单元，用于引导校准面阵激光雷达测得的所述钢卷或炉底板特定部位三维坐标；
面阵相机，用于拍摄所述炉底板照片；
所述信号处理装置包括：
信号接收机构，用于接收所述实时数据；
控制机构，用于对所述实时数据进行处理获得炉底板状态及钢卷形变数据；
存储机构，用于对所述炉底板状态及钢卷形变数据进行存储；
所述控制机构包括：
启动控制单元，用于启动所述信号采集装置；
停止控制单元，用于停止所述信号采集装置；
第一处理单元，用于将所述面阵激光雷达与所述点激光测距单元测得的数据转化为以环形炉底板为水平面，以底板支柱圆心为零点的底板三维坐标系，通过三维重建算法将所述钢卷或炉底板上每点的三维坐标及所述钢卷或炉底板特定部位三维坐标转化为以环形炉底板为水平面，以底板支柱圆心为零点的底板三维坐标系，计算公式如下：
式中Lx,y为面阵激光雷达扫描底板后得到的距离矩阵数据中的任意一点，x为矩阵列号，y为矩阵行号；H为激光雷达与地面的高度；θx,y为扫描点Lx,y时激光线与底板水平面的夹角；n为面阵激光雷达水平方向标定后像素点距；L为激光雷达至底板圆心距离；Bx,y为激光雷达至底板圆心连线与激光雷达至扫描点Lx,y连线的夹角；Xz，Yz，Zx,y为坐标变换后的底板三维坐标系矩阵的点；
第二处理单元，用于识别所述面阵相机拍摄的炉底板照片上炉底板裂缝的条数；
第三处理单元，用于通过入、出炉所述钢卷各部位的三维坐标差值，计算所述钢卷卷形变化，所述入、出炉所述钢卷各部位的三维坐标差值计算过程如下：rx,y=Yz/cosA，R =rx1,y1- rx2,y2，式中面阵激光雷达扫描出炉后钢卷得到的距离矩阵数据中的任意一点，x为该矩阵列号，y为该矩阵行号，rx,y为该点至钢卷内径圆心轴线的距离；rx2,y2，rx1,y1分别为面阵激光雷达扫描进炉前、出炉后钢卷得到的rx,y距离，x1、x2为该矩阵列号，y1、y2为该矩阵行号；R为出炉前后三维坐标差值；
第四处理单元，用于通过三维点云数据计算炉底板塌肩程度，塌肩量的计算公式为：Z=max(Zx,y)-min(Zx,y)，式中Z为塌肩量，其由面阵激光雷达扫描得到的矩阵中Zx,y的最大值减去最小值得出；
当接通电源时，工业摄像头开始捕捉画面，所述工业摄像头照片视野内如有内罩或有操作人员则信号采集装置休眠，视野内如只有底板则启动第二处理单元炉底板检测程序，视野内如有钢卷则启动第三处理单元钢卷卷形检测程序，画面内无操作人员且无内罩时自动发出检测指令，启动控制单元激光雷达启动控制程序自动启动，检测开始；
所述面阵激光雷达接收到检测开始指令，开始扫描，采集三维点云数据传输至所述控制器，所述面阵激光雷达使用数枚高分辨率面阵固态激光雷达，从不同方向将低功率近红外不可见激光投射至钢卷及炉底板上，测得不同方位的深度图像及深度点云数据。
2.一种如权利要求1所述的钢卷质量检测设备的检测方法，其特征在于，包括：
对所述取向硅钢高温退火后钢卷卷形及炉底板状态的实时数据进行采集；
对所述实时数据进行处理获得炉底板状态及钢卷形变数据；
将所述炉底板状态及钢卷形变数据发送至内网***；
其中，对所述取向硅钢高温退火后钢卷卷形及炉底板状态的实时数据进行采集包括：
识别检测区是否有操作人员或内罩，当接通电源时，工业摄像头开始捕捉画面，所述工业摄像头照片视野内如有内罩或有操作人员则信号采集装置休眠，视野内如只有底板则启动第二处理单元炉底板检测程序，视野内如有钢卷则启动第三处理单元钢卷卷形检测程序，画面内无操作人员且无内罩时自动发出检测指令，启动控制单元激光雷达启动控制程序自动启动，检测开始；
对所述取向硅钢高温退火后钢卷或炉底板上每点的三维坐标进行测量，所述面阵激光雷达接收到检测开始指令，开始扫描，采集三维点云数据传输至所述控制器，所述面阵激光雷达使用数枚高分辨率面阵固态激光雷达，从不同方向将低功率近红外不可见激光投射至钢卷及炉底板上，测得不同方位的深度图像及深度点云数据；
引导校准面阵激光雷达测得的所述钢卷或炉底板特定部位三维坐标；
拍摄所述炉底板照片；
对所述实时数据进行处理获得炉底板状态及钢卷形变数据包括：
通过三维重建算法将所述钢卷或炉底板上每点的三维坐标及所述钢卷或炉底板特定部位三维坐标转化为以环形炉底板为水平面，以底板支柱圆心为零点的底板三维坐标系；
通过炉底板裂缝识别算法识别所述炉底板照片上炉底板裂缝的条数；
通过退火前后钢卷各部位卷形变化评估算法计算入、出炉所述钢卷各部位的三维坐标差值，进而得出所述钢卷卷形变化；
通过三维点云数据计算炉底板塌肩程度；
所述三维重建算法获得以环形炉底板为水平面，以底板支柱圆心为零点的底板三维坐标系的计算公式如下：
式中Lx,y为面阵激光雷达扫描底板后得到的距离矩阵数据中的任意一点，x为矩阵列号，y为矩阵行号；H为激光雷达与地面的高度；θx,y为扫描点Lx,y时激光线与底板水平面的夹角；n为面阵激光雷达水平方向标定后像素点距；L为激光雷达至底板圆心距离；Bx,y为激光雷达至底板圆心连线与激光雷达至扫描点Lx,y连线的夹角；Xz，Yz，Zx,y为坐标变换后的底板三维坐标系矩阵的点；
所述入、出炉所述钢卷各部位的三维坐标差值计算过程如下：rx,y=Yz/cosA，R = rx1,y1-rx2,y2，式中面阵激光雷达扫描出炉后钢卷得到的距离矩阵数据中的任意一点，x为该矩阵列号，y为该矩阵行号，rx,y为该点至钢卷内径圆心轴线的距离；rx2,y2，rx1,y1分别为面阵激光雷达扫描进炉前、出炉后钢卷得到的rx,y距离，x1、x2为该矩阵列号，y1、y2为该矩阵行号；R为出炉前后三维坐标差值；
塌肩量的计算公式为：Z=max(Zx,y)-min(Zx,y)，式中Z为塌肩量，其由面阵激光雷达扫描得到的矩阵中Zx,y的最大值减去最小值得出。
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