CN115791830A - 一种钢板检测***、钢板检测方法及电子设备 - Google Patents

一种钢板检测***、钢板检测方法及电子设备 Download PDF

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CN115791830A CN202211564477.3A CN202211564477A CN115791830A CN 115791830 A CN115791830 A CN 115791830A CN 202211564477 A CN202211564477 A CN 202211564477A CN 115791830 A CN115791830 A CN 115791830A
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Abstract

本发明提供一种钢板检测***、钢板检测方法及电子设备，属于视觉测量技术领域。所述***包括图像采集装置、相机标定软件和数据分析软件。图像采集装置，用于采集被测钢板的上表面和下表面的图像数据，相机标定软件，与所述图像采集装置连接，用于对所采集的图像数据进行数据预处理，数据分析软件，与所述相机标定软件连接，用于根据预处理后的图像数据计算被测钢板的厚度标准差，并根据厚度标准差评价被测钢板的厚度均匀性。以至少解决相关技术中存在的人工目视钢板检测人工劳动强度大、易造成漏检、无法适应高速机组的生产环境、检测精度低等问题，适应于视觉测量、钢板检测的场景。

Description

一种钢板检测***、钢板检测方法及电子设备
技术领域
本发明涉及视觉测量技术领域，尤其涉及一种钢板检测***、钢板检测方法及电子设备。
背景技术
钢板表面检测主要用于检测钢板表面的不连续性缺陷(如坑陷、划痕等)，检测方法有人工经验检测法、基于电磁感应及超声的无损检测技术。
目前，大型钢板的检测手段主要使用人工目视的方法，受限于生产节拍的要求，人工目视的方法无法检测钢板底面，故无法全覆盖被测钢板的上下表面；且人工目视检测方法无法对钢板表面不连续性进行数值测量，需要增加工序并使用专用仪器测量数值后进行钢板分级操作，因此，目前大型钢板的检测存在人工劳动强度大、易造成漏检、无法适应高速机组的生产环境、检测精度低等问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的上述不足，提供一种钢板检测***、钢板检测方法及电子设备，以至少解决相关技术中存在的人工目视钢板检测人工劳动强度大、易造成漏检、无法适应高速机组的生产环境、检测精度低等问题。
第一方面，本发明提供一种钢板检测***，包括图像采集装置、相机标定软件和数据分析软件。
图像采集装置，用于采集被测钢板的上表面和下表面的图像数据。相机标定软件，与所述图像采集装置连接，用于对所采集的图像数据进行数据预处理。数据分析软件，与所述相机标定软件连接，用于根据预处理后的图像数据计算被测钢板的厚度标准差，并根据厚度标准差评价被测钢板的厚度均匀性。
优选地，所述图像采集装置包括阵列相机和采集信号控制器。阵列相机，与所述采集信号控制器连接，用于根据所述采集信号控制器发送的采集信号对被测钢板的上表面和下表面进行图像数据的采集，并输出采样点的第一坐标，其中，所述第一坐标处于以阵列相机的位置为原点的坐标系中。采集信号控制器设有采集信号周期，采集信号控制器用于根据采集信号周期向所述阵列相机发送采集信号，其中，采集信号周期为钢板步进长度与钢板传输速率的比值。
优选地，所述阵列相机包括两组线性扫描相机。两组线性扫描相机，用于分别固设在检测闸口的上部和下部，且分别与被测钢板的对应表面之间保持预设的拍摄距离，其中，组内的多个线性扫描相机通过设备级联方式共同覆盖被测钢板的宽边。
优选地，所述图像采集装置还包括速率控制器和滚床。速率控制器，与所述滚床连接，速率控制器设有钢板传输速率，用于根据钢板传输速率控制滚床的转速。滚床，用于放置被测钢板，并通过转动以传送被测钢板。
优选地，所述相机标定软件包括坐标转换模块。坐标转换模块，用于根据阵列相机中各相机的相对位置关系，将各相机输出的采样点的第一坐标转换至世界坐标系中，得到转换后的采集数据，其中，世界坐标系的原点O为被测钢板的一角，其X轴与各相机组成的阵列相机平行，其Y轴与被测钢板的传送方向平行，其Z轴垂直于XOY平面，转换后的采集数据为：
Figure BDA0003986072370000021
其中p＝u表示被测钢板的上表面，p＝d表示被测钢板的下表面，t表示采样时刻，i＝j·N+k，j为相机索引，i取值为0,1,2,...A，A＝M·N+NM表示每个采样时刻被测钢板任一表面的采样点的总数量，NM≤M表示拍摄被测钢板任一表面的最后一个相机的采样点的数量。
优选地，数据分析软件包括第一计算模块和第二计算模块。第一计算模块，用于根据以下公式计算被测钢板的各采样点的钢板厚度：
Figure BDA0003986072370000031
其中，
Figure BDA0003986072370000032
为被测钢板的上表面的采集数据，
Figure BDA0003986072370000033
为被测钢板的下表面的采集数据。第二计算模块，与第一计算模块连接，用于根据钢板厚度及以下公式计算被测钢板的厚度标准差：
Figure BDA0003986072370000034
其中，
Figure BDA0003986072370000035
表示被测钢板的平均厚度。
优选地，数据分析软件还包括评价模块。评价模块，与第二计算模块连接，用于响应于厚度标准差小于预设阈值，评价被测钢板的厚度均匀，以及，用于响应于厚度标准差大于或等于预设阈值，评价被测钢板的厚度不均匀。
第二方面，本发明还提供一种钢板检测方法，包括：采集被测钢板的上表面和下表面的图像数据；对所采集的图像数据进行数据预处理；根据预处理后的图像数据计算被测钢板的厚度标准差，并根据厚度标准差评价被测钢板的厚度均匀性。
优选地，所述采集被测钢板的上表面和下表面的图像数据，具体包括：采用阵列相机根据采集信号周期对被测钢板的上表面和下表面进行图像数据的采集，并输出采样点的第一坐标，其中，所述第一坐标处于以阵列相机的位置为原点的坐标系中。阵列相机包括两组线性扫描相机，两组线性扫描相机分别采集被测钢板的上表面和下表面的图像数据，且组内的多个线性扫描相机通过设备级联方式共同覆盖被测钢板的宽边。
优选地，对所采集的图像数据进行数据预处理，具体包括：根据阵列相机中各相机的相对位置关系，将各相机输出的采样点的第一坐标转换至世界坐标系中，得到转换后的采集数据，其中，世界坐标系的原点O为被测钢板的一角，其X轴与各相机组成的阵列相机平行，其Y轴与被测钢板的传送方向平行，其Z轴垂直于XOY平面，转换后的采集数据为：
Figure BDA0003986072370000041
其中p＝u表示被测钢板的上表面，p＝d表示被测钢板的下表面，t表示采样时刻，i＝j·N+k，j为相机索引，i取值为0,1,2,...A，A＝M·N+NM表示每个采样时刻被测钢板任一表面的采样点的总数量，NM≤M表示拍摄被测钢板任一表面的最后一个相机的采样点的数量。
优选地，根据预处理后的图像数据计算被测钢板的厚度标准差，具体包括：根据以下公式计算被测钢板的各采样点的钢板厚度：
Figure BDA0003986072370000042
其中，
Figure BDA0003986072370000043
为被测钢板的上表面的采集数据，
Figure BDA0003986072370000044
为被测钢板的下表面的采集数据，根据钢板厚度及以下公式计算被测钢板的厚度标准差：
Figure BDA0003986072370000045
其中，
Figure BDA0003986072370000046
表示被测钢板的平均厚度。
优选地，根据厚度标准差评价被测钢板的厚度均匀性，具体包括：响应于厚度标准差小于预设阈值，评价被测钢板的厚度均匀；响应于厚度标准差大于或等于预设阈值，评价被测钢板的厚度不均匀。
第三方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以实现如第二方面中所述的钢板检测方法。
本发明提供的一种钢板检测***、钢板检测方法及电子设备，钢板检测***中的图像采集装置用于分别采集被测钢板上表面和下表面的图像数据，相机标定软件用于对所采集的数据进行预处理，数据分析软件用于根据预处理后的数据计算钢板的厚度标准差，以评价钢板的厚度均匀性。这种基于机器视觉检测工业生产中钢板的平整度和瑕疵的检测***，相比于人工目视方法具有较高的自动化程度、检测全面、适应于高速机组的生产环境、且检测精度高的特点。
附图说明
图1为本发明实施例1的一种钢板检测***的结构示意图；
图2为本发明实施例1的一种相机覆盖范围示意图；
图3为本发明实施例1的一种世界坐标系的示意图；
图4为本发明实施例2的一种钢板检测方法的流程示意图；
图5为本发明实施例3的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
可以理解的是，此处描述的具体实施例和附图仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。
可以理解的是，在不冲突的情况下，本发明中的各实施例及实施例中的各特征可相互组合。
可以理解的是，为便于描述，本发明的附图中仅示出了与本发明相关的部分，而与本发明无关的部分未在附图中示出。
可以理解的是，本发明的实施例中所涉及的每个单元、模块可仅对应一个实体结构，也可由多个实体结构组成，或者，多个单元、模块也可集成为一个实体结构。
可以理解的是，在不冲突的情况下，本发明的流程图和框图中所标注的功能、步骤可按照不同于附图中所标注的顺序发生。
可以理解的是，本发明的流程图和框图中，示出了按照本发明各实施例的***、装置、设备、方法的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可代表一个单元、模块、程序段、代码，其包含用于实现规定的功能的可执行指令。而且，框图和流程图中的每个方框或方框的组合，可用实现规定的功能的基于硬件的***实现，也可用硬件与计算机指令的组合来实现。
可以理解的是，本发明实施例中所涉及的单元、模块可通过软件的方式实现，也可通过硬件的方式来实现，例如单元、模块可位于处理器中。
实施例1：
如图1所示，本实施例提供一种钢板检测***，可应用于高速机组的钢板生产场景或其他钢板检测场景。钢板检测***包括图像采集装置11、相机标定软件12和数据分析软件13。
图像采集装置11，用于采集被测钢板的上表面和下表面的图像数据。
相机标定软件12，与图像采集装置11连接，用于对所采集的图像数据进行数据预处理。
数据分析软件13，与相机标定软件12连接，用于根据预处理后的图像数据计算被测钢板的厚度标准差，并根据厚度标准差评价被测钢板的厚度均匀性。
可选地，图像采集装置包括阵列相机和采集信号控制器。阵列相机，与采集信号控制器连接，用于根据采集信号控制器发送的采集信号对被测钢板的上表面和下表面进行图像数据的采集，并输出采样点的第一坐标，其中，第一坐标处于以阵列相机的位置为原点的坐标系中。采集信号控制器内设有采集信号周期，采集信号控制器用于根据采集信号周期向阵列相机发送采集信号，其中，采集信号周期为钢板步进长度L(单位：米)与钢板传输速率S(单位：米/秒)的比值，即采集信号控制器发送采集信号的时间间隔为：τ＝LS(单位：秒)，也就是说，阵列相机每间隔时间τ，拍摄并采集一次数据。
具体地，阵列相机包括两组线性扫描相机。两组线性扫描相机，用于分别固设在检测闸口的上部和下部，且分别与被测钢板的对应表面之间保持预设的拍摄距离，其中，组内的多个线性扫描相机通过设备级联方式共同覆盖被测钢板的宽边。
本实施例中，如图1所示，在检测闸口上下部(即待测钢板的上方和下方)各安装一组三维(3D)线性扫描相机进行图像数据的采集，上方(或下方)相机之间通过设备级联共同覆盖整个被测钢板宽度。如图2所示，每个相机覆盖一定长度的直线范围，6个相机通过设备级联方式共同覆盖被测钢板的宽边。相机的个数由被测钢板(或其他被测物体)的宽度以及相机的扫描范围确定(例如，当每个3D相机的图像数据的采集覆盖宽度为0.45米，被测钢板宽度为4.2米时，共计需要18～20个3D相机通过设备级联方式覆盖整个被测钢板的上下表面的宽度)。当级联的相机的分辨率不同，根据相机不同的分辨率，每个相机在覆盖范围内获得一组关于被测钢板的像素点的坐标，并输出被测钢板的第一坐标为基于各自相机位置为原点的坐标系，第一坐标记作：
Figure BDA0003986072370000071
其中p＝u或p＝d，u表示被测钢板上表面上方的相机，d表示被测钢板下表面下方的相机，t＝0,1,2,...T表示采样时刻，j＝0,1,2,...M表示相机索引ID，k＝0,1,2,...N表示每个相机每次采集N个采样点的索引ID，所有的相机由采集信号控制器统一控制，当采集信号控制器发出采集信号时，所有相机同时启动拍摄并采集被测钢板的图像数据。
可选地，图像采集装置还包括速率控制器和滚床。速率控制器，与滚床连接，速率控制器内设有钢板传输速率，用于根据钢板传输速率控制滚床的转速。滚床，用于放置被测钢板，并通过转动以传送被测钢板。本实施例中，速率控制器和采集信号控制器由速率匹配软件控制协同。
数据预处理包括数据清理、数据集成、数据变换、数据规约。本实施例中以数据变换说明详细过程。
具体地，相机标定软件包括坐标转换模块。
坐标转换模块，用于根据阵列相机中各相机的相对位置关系，将各相机输出的采样点的第一坐标转换至世界坐标系中，得到转换后的采集数据。优选地，如图3所示，世界坐标系的原点O为被测钢板的一角(如图1所示的被检测物体的一角为统一坐标原点O)，其X轴与各相机组成的阵列相机平行，其Y轴与被测钢板的传送方向平行，其Z轴垂直于XOY平面，转换后的采集数据为：
Figure BDA0003986072370000081
其中p＝u表示被测钢板的上表面，p＝d表示被测钢板的下表面，t表示采样时刻，i＝j·N+k，j为相机索引，i取值为0,1,2,...A，A＝M·N+NM表示每个采样时刻被测钢板任一表面的采样点的总数量，NM≤M表示拍摄被测钢板任一表面的最后一个相机的采样点的数量。需要说明的是，世界坐标系的原点并不局限于本实施例中被测钢板的一角。通过将各相机采集的数据转换为同一坐标系中的采集数据，便于后续对被测钢板厚度的计算以并保证计算结果的精确度。
可选地，数据分析软件包括第一计算模块和第二计算模块。
第一计算模块，用于根据以下公式计算被测钢板的各采样点的钢板厚度：
Figure BDA0003986072370000082
其中，
Figure BDA0003986072370000083
为被测钢板的上表面的采集数据，
Figure BDA0003986072370000084
为被测钢板的下表面的采集数据。
第二计算模块，与第一计算模块连接，用于根据钢板厚度及以下公式计算被测钢板的厚度标准差：
Figure BDA0003986072370000085
其中，
Figure BDA0003986072370000086
表示被测钢板的平均厚度。
可选地，数据分析软件还包括评价模块。评价模块，与第二计算模块连接，用于响应于厚度标准差小于预设阈值，评价被测钢板的厚度均匀，以及，用于响应于厚度标准差大于或等于预设阈值，评价被测钢板的厚度不均匀。钢板厚度标准差σ表征了被检测钢板厚度的均匀性，该值越小则表示钢板厚度越均匀。通过厚度标准差衡量厚度的均匀性，合理且评价有效。
本实施例的钢板检测***，图像采集装置(如阵列相机)用于分别采集被测钢板上表面和下表面的图像数据，相机标定软件用于对所采集的数据进行预处理，数据分析软件用于根据预处理后的数据计算钢板的厚度标准差，以评价钢板的厚度均匀性。并且用于协同采集信号控制器控制采集周期和速率控制器控制滚床的转速，以实现对被测钢板的自动检测，这种基于机器视觉检测工业生产中钢板的平整度和瑕疵的钢板检测***，相比于人工目视方法具有较高的自动化程度、检测全面、适应于高速机组的生产环境、且检测精度高的特点。进一步地，相机标定软件用于将各相机采集的数据转换为同一坐标系中的采集数据，便于后续计算被测钢板的厚度并保证计算结果的精确度。此外，数据分析软件用于采用厚度标准差衡量被测钢板厚度的均匀性，合理且评价有效。
实施例2：
如图4所示，本实施例提供一种钢板检测方法，包括：
步骤401，采集被测钢板的上表面和下表面的图像数据。
步骤402，对所采集的图像数据进行数据预处理。
步骤403，根据预处理后的图像数据计算被测钢板的厚度标准差，并根据厚度标准差评价被测钢板的厚度均匀性。
可选地，所述采集被测钢板的上表面和下表面的图像数据，具体包括：采用阵列相机根据采集信号周期对被测钢板的上表面和下表面进行图像数据的采集，并输出采样点的第一坐标，其中，所述第一坐标处于以阵列相机的位置为原点的坐标系中，阵列相机包括两组线性扫描相机，两组线性扫描相机分别采集被测钢板的上表面和下表面的图像数据，且组内的多个线性扫描相机通过设备级联方式共同覆盖被测钢板的宽边。采集信号周期为钢板步进长度与钢板传输速率的比值。其中，速率控制器内设有钢板传输速率，用于根据钢板传输速率控制滚床的转速；滚床，用于放置被测钢板，并通过转动以传送被测钢板，得到钢板步进长度。
优选地，对所采集的图像数据进行数据预处理，具体包括：根据阵列相机中各相机的相对位置关系，将各相机输出的采样点的第一坐标转换至世界坐标系中，得到转换后的采集数据，其中，世界坐标系的原点O为被测钢板的一角，其X轴与各相机组成的阵列相机平行，其Y轴与被测钢板的传送方向平行，其Z轴垂直于XOY平面，转换后的采集数据为：
Figure BDA0003986072370000101
其中p＝u表示被测钢板的上表面，p＝d表示被测钢板的下表面，t表示采样时刻，i＝j·N+k，j为相机索引，i取值为0,1,2,...A，A＝M·N+NM表示每个采样时刻被测钢板任一表面的采样点的总数量，NM≤M表示拍摄被测钢板任一表面的最后一个相机的采样点的数量。
可选地，根据预处理后的图像数据计算被测钢板的厚度标准差，具体包括：根据以下公式计算被测钢板的各采样点的钢板厚度：
Figure BDA0003986072370000102
其中，
Figure BDA0003986072370000103
为被测钢板的上表面的采集数据，
Figure BDA0003986072370000104
为被测钢板的下表面的采集数据；
根据钢板厚度及以下公式计算被测钢板的厚度标准差：
Figure BDA0003986072370000105
其中，
Figure BDA0003986072370000106
表示被测钢板的平均厚度。
可选地，根据厚度标准差评价被测钢板的厚度均匀性，具体包括：响应于厚度标准差小于预设阈值，评价被测钢板的厚度均匀；响应于厚度标准差大于或等于预设阈值，评价被测钢板的厚度不均匀。其中，钢板厚度标准差σ表征了被检测钢板厚度的均匀性，该值越小则表示钢板厚度越均匀。
实施例3：
如图5所示，本实施例提供一种电子设备，包括存储器51和处理器52，所述存储器51中存储有计算机程序，所述处理器52被设置为运行所述计算机程序以实现如实施例2所述的钢板检测方法。
实施例2的钢板检测方法和实施例3的电子设备，通过分别采集被测钢板上表面和下表面的图像数据，并对所采集的数据进行预处理，以及根据预处理后的数据计算钢板的厚度标准差，以评价钢板的厚度均匀性。并且通过采集信号控制器自动控制采集周期、通过速率控制器自动控制滚床的转速，以实现对被测钢板的自动检测，这种基于机器视觉检测工业生产中钢板的平整度和瑕疵的钢板检测***，相比于人工目视方法具有较高的自动化程度、检测全面、适应于高速机组的生产环境、且检测精度高的特点。进一步地，通过将各相机采集的数据转换为同一坐标系中的采集数据，便于后续计算被测钢板的厚度并保证计算结果的精确度。此外，数采用厚度标准差衡量被测钢板厚度的均匀性，合理且评价有效。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

Claims (13)

1.一种钢板检测***，其特征在于，包括图像采集装置、相机标定软件和数据分析软件，
图像采集装置，用于采集被测钢板的上表面和下表面的图像数据，
相机标定软件，与所述图像采集装置连接，用于对所采集的图像数据进行数据预处理，
数据分析软件，与所述相机标定软件连接，用于根据预处理后的图像数据计算被测钢板的厚度标准差，并根据厚度标准差评价被测钢板的厚度均匀性。
2.根据权利要求1所述的钢板检测***，其特征在于，所述图像采集装置包括阵列相机和采集信号控制器，
阵列相机，与所述采集信号控制器连接，用于根据所述采集信号控制器发送的采集信号对被测钢板的上表面和下表面进行图像数据的采集，并输出采样点的第一坐标，其中，所述第一坐标处于以阵列相机的位置为原点的坐标系中，
采集信号控制器设有采集信号周期，采集信号控制器用于根据采集信号周期向所述阵列相机发送采集信号，其中，采集信号周期为钢板步进长度与钢板传输速率的比值。
3.根据权利要求2所述的钢板检测***，其特征在于，所述阵列相机包括两组线性扫描相机，
两组线性扫描相机，用于分别固设在检测闸口的上部和下部，且分别与被测钢板的对应表面之间保持预设的拍摄距离，其中，组内的多个线性扫描相机通过设备级联方式共同覆盖被测钢板的宽边。
4.根据权利要求1所述的钢板检测***，其特征在于，所述图像采集装置还包括速率控制器和滚床，
速率控制器，与所述滚床连接，速率控制器设有钢板传输速率，用于根据钢板传输速率控制滚床的转速，
滚床，用于放置被测钢板，并通过转动以传送被测钢板。
5.根据权利要求2所述的钢板检测***，其特征在于，所述相机标定软件包括坐标转换模块，
坐标转换模块，用于根据阵列相机中各相机的相对位置关系，将各相机输出的采样点的第一坐标转换至世界坐标系中，得到转换后的采集数据，
其中，世界坐标系的原点O为被测钢板的一角，其X轴与各相机组成的阵列相机平行，其Y轴与被测钢板的传送方向平行，其Z轴垂直于XOY平面，转换后的采集数据为：
Figure FDA0003986072360000021
其中p＝u表示被测钢板的上表面，p＝d表示被测钢板的下表面，t表示采样时刻，i＝j·N+k，j为相机索引，i取值为0,1,2,...A，A＝M·N+NM表示每个采样时刻被测钢板任一表面的采样点的总数量，NM≤M表示拍摄被测钢板任一表面的最后一个相机的采样点的数量。
6.根据权利要求1所述的钢板检测***，其特征在于，数据分析软件包括第一计算模块和第二计算模块，
第一计算模块，用于根据以下公式计算被测钢板的各采样点的钢板厚度：
Figure FDA0003986072360000022
其中，
Figure FDA0003986072360000023
为被测钢板的上表面的采集数据，
Figure FDA0003986072360000024
为被测钢板的下表面的采集数据，
第二计算模块，与第一计算模块连接，用于根据钢板厚度及以下公式计算被测钢板的厚度标准差：
Figure FDA0003986072360000025
其中，
Figure FDA0003986072360000031
表示被测钢板的平均厚度。
7.根据权利要求6所述的钢板检测***，其特征在于，数据分析软件还包括评价模块，
评价模块，与第二计算模块连接，用于响应于厚度标准差小于预设阈值，评价被测钢板的厚度均匀，以及，用于响应于厚度标准差大于或等于预设阈值，评价被测钢板的厚度不均匀。
8.一种钢板检测方法，其特征在于，包括：
采集被测钢板的上表面和下表面的图像数据；
对所采集的图像数据进行数据预处理；
根据预处理后的图像数据计算被测钢板的厚度标准差，并根据厚度标准差评价被测钢板的厚度均匀性。
9.根据权利要求8所述的钢板检测方法，其特征在于，所述采集被测钢板的上表面和下表面的图像数据，具体包括：
采用阵列相机根据采集信号周期对被测钢板的上表面和下表面进行图像数据的采集，并输出采样点的第一坐标，其中，所述第一坐标处于以阵列相机的位置为原点的坐标系中；
阵列相机包括两组线性扫描相机，两组线性扫描相机分别采集被测钢板的上表面和下表面的图像数据，且组内的多个线性扫描相机通过设备级联方式共同覆盖被测钢板的宽边。
10.根据权利要求8所述的钢板检测方法，其特征在于，对所采集的图像数据进行数据预处理，具体包括：
根据阵列相机中各相机的相对位置关系，将各相机输出的采样点的第一坐标转换至世界坐标系中，得到转换后的采集数据，
其中，世界坐标系的原点O为被测钢板的一角，其X轴与各相机组成的阵列相机平行，其Y轴与被测钢板的传送方向平行，其Z轴垂直于XOY平面，转换后的采集数据为：
Figure FDA0003986072360000041
其中p＝u表示被测钢板的上表面，p＝d表示被测钢板的下表面，t表示采样时刻，i＝j·N+k，j为相机索引，i取值为0,1,2,...A，A＝M·N+NM表示每个采样时刻被测钢板任一表面的采样点的总数量，NM≤M表示拍摄被测钢板任一表面的最后一个相机的采样点的数量。
11.根据权利要求8所述的钢板检测方法，其特征在于，根据预处理后的图像数据计算被测钢板的厚度标准差，具体包括：
根据以下公式计算被测钢板的各采样点的钢板厚度：
Figure FDA0003986072360000042
其中，
Figure FDA0003986072360000043
为被测钢板的上表面的采集数据，
Figure FDA0003986072360000044
为被测钢板的下表面的采集数据；
根据钢板厚度及以下公式计算被测钢板的厚度标准差：
Figure FDA0003986072360000045
其中，
Figure FDA0003986072360000046
表示被测钢板的平均厚度。
12.根据权利要求8所述的钢板检测方法，其特征在于，根据厚度标准差评价被测钢板的厚度均匀性，具体包括：
响应于厚度标准差小于预设阈值，评价被测钢板的厚度均匀；
响应于厚度标准差大于或等于预设阈值，评价被测钢板的厚度不均匀。
13.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以实现如权利要求8-12中任一项所述的钢板检测方法。
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