CN116952968A - 一种带钢周期性信号检测***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种带钢周期性信号检测***,包括:表面多角度成像装置,设于箱体内,用以截获带钢表面形变的图像;速度传感器,用以测量带钢的速度和长度;测距装置,用以检测所述表面多角度成像装置与带钢表面之间的距离;内高压单元,使所述箱体内的气压高于所述箱体外的气压;计算单元,将所述图像进行分析,确定所述图像的周期性,并将所述图像按周期进行叠加。本发明公开了一种带钢周期性信号检测方法。本发明以解决现有只能通过人工目视方式进行确认的不足。
Description
技术领域
本发明涉及带钢表面质量检测技术,更具体地说,涉及一种带钢周期性信号检测***及方法。
背景技术
带钢作为长流程产品,在生产过程中,有大量的辊子参与其中。因此,带钢表面在长度方向上必然存在周期性信号,若能准确性的定位周期性信号位置,将能极大限度的促进缺陷检测。目前用于定位周期性信号的方式通常是人工目视观测或者辅助以油石打磨人工目视方式进行确认。
在现有的专利申请中,如中国专利申请号201911285462.1提供了一种快速检测生产平版印刷版压辊印的方法,包括以下步骤:(1)生产下线版材取样;(2)对取样版材进行加热使版材老化,然后冷却制版;(3)用版材对应光源的光曝光进行均匀性网点或实地成像,然后在显影机中冲洗,检测制版后的网点或实地均匀性,做为评价是否有压辊印的指标。该方法的运用可快速判断下线的版材在以后的存放过程中是否会因上述问题导致产品缺陷,生产的烘干工艺或拖动力是否合适,生产各正面辊表面状态对涂层本身强度是否匹配,从而对生产提供技术支持,及时作出调整,对产品后期缺陷进行预防。本案采用物理检测方法,对材料进行加热,显然是离线检测,而本案是在线检测,并且不可能对材料进行加热预处理。
发明内容
针对现有技术中存在的上述缺陷,本发明的目的是提供一种带钢周期性信号检测***及方法,以解决现有只能通过人工目视方式进行确认的不足。
为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一方面,一种带钢周期性信号检测***,包括:
表面多角度成像装置,设于箱体内,用以截获带钢表面形变的图像;
速度传感器,用以测量带钢的速度和长度;
测距装置,用以检测所述表面多角度成像装置与带钢表面之间的距离;
内高压单元,使所述箱体内的气压高于所述箱体外的气压;
计算单元,将所述图像进行分析,确定所述图像的周期性,并将所述图像按周期进行叠加。
较佳的,所述表面多角度成像装置包括相机、第一光源、第二光源和第三光源;
所述第一光源、所述相机与法线之间的角度为10°-10°,所述第二光源、所述相机与法线之间的角度为30°-10°,所述第三光源、所述相机与法线之间的角度为50°-10°。
较佳的,所述第一光源、所述第二光源和所述第三光源的微调范围为±3°。
较佳的,所述速度传感器为激光测速仪,测量精度为0.1mm。
另一方面,一种带钢周期性信号检测方法,在带钢上方布置所述的带钢周期性信号检测***,以执行以下步骤:
S1、通过所述表面多角度成像装置对带钢的表面进行成像;
S2、连续采集带钢表面的图像数据;
S3、通过所述计算单元将采集到的图像数据进行分析,提取周期性特征,确定采集图像的周期性;
S4、再确定周期性的起点后,将图像按周期进行叠加,实现缺陷信号增强,即可检测出带钢表面存在的缺陷。
较佳的,所述步骤S2中,至少采集3N个周期长度的图像数据,N取决于产生上所用辊子周长的最小公倍数。
较佳的,所述步骤S3中,采用FFT算法提取周期性特征,确定采集图像的周期性;
采用傅里叶算法对每张图像进行周期性纹理计算,计算出周期性信号。
本发明所提供的一种带钢周期性信号检测***及方法,该方法的优势在于能够通过算法自动计算出辊印,而不需要和现场的轧辊周长密切关联,降低了因轧辊磨损等各种因素造成的周期不准等现象,从而导致辊印检出失败。例如周期不准,会导致图像信号在叠加时,会被正常信号淹没。
附图说明
图1是本发明带钢周期性信号检测***的布置示意图;
图2是本发明带钢周期性信号检测***中各光源、相机与法线之间角度的示意图;
图3是本发明带钢周期性信号检测方法实施例的流程示意图。
具体实施方式
为了能更好地理解本发明的上述技术方案,下面结合附图和实施例进一步说明本发明的技术方案。
结合图1所示,本发明所提供的一种带钢周期性信号检测***,包括:
表面多角度成像装置,设于箱体1内,其目的是用以截获带钢100表面细微形变的图像数据。
速度传感器,采用激光测速仪,用以测量带钢100的速度和长度,测量精度达到0.1mm。
为了保障成像精度,除了在带钢100长度方向上使用激光测速仪之外,还在距离带钢100高度方向上采用高精度的测距装置,确保距离始终保持在0固定值,即***需要由高速伺服装置,保障表面多角度成像装置与带钢100表面之间的距离不变。
内高压单元,确保箱体内的气压高于箱体外的气压至少0.1Mpa。
计算单元,将图像进行分析,确定图像的周期性,并将图像按周期进行叠加。
结合图2所示,表面多角度成像装置采用多种照明方式,对带钢100表面进行成像,包括相机2、第一光源3、第二光源4和第三光源5。由第一光源3、第二光源4、第三光源5分别同相机2构成一个成像场,它们和法线所成的角度分别为10°-10°,30°-10°,50°-10°,这几个角度是目前测试后得到的比较理想的成像角度工艺参数,具体可在±3度微调。
本发明还提供了一种带钢周期性信号检测方法,在带钢100的上方布置本发明带钢周期性信号检测***,以执行以下步骤:
S1、通过表面多角度成像装置截获带钢100表面细微的形变图像数据;
S2、连续采集带钢表面的图像数据,至少采集3N个周期长度,N取决于产生上所用辊子周长的最小公倍数;
S3、将采集到的带钢图像数据进行分析,提取辊子旋转一周产生的纹理信息,由于辊子是旋转工作的,每旋转一周,产生的纹理映射到带钢表面必然会产生周期性。通过FFT计算,提取周期性特征,确定采集图像的周期性;
本数据处理过程如下:所采集的图像为瞬态采集了3个不同角度的图像,将图像进行光度立体处理,光度立体法使用多幅图像来还原物体表面的三维结构,它要求物体和摄像机的相对位置不变,然后使用不同方向的光源照射物体,从而产生不同的明暗效果。通过光度立体获取可能存在的辊印。傅里叶算法对每张单图进行周期性纹理计算,计算出周期性信号;
S4、计算出图像中的周期性并确定周期性起点后,将图像按照周期进行叠加,存在缺陷的区域信号被放大,而不存在缺陷的背景区域,由于背景信号的随机性,叠加后,信号没有被放大。将对应的图像逐像素求和,叠加,生成一副新的具有多像素叠加和的图像表示,当信号被增强到足够显著时,可增加信号的处理和分割能力。
实施例
结合图3所示,在一冷轧产线上辊子周长有L1,L2,L3三种,则***采集带钢长度至少是L1,L2,L3的公倍数,且为了计算的准确性,需要至少覆盖三个周期以上;通过分析(1)采集的图像信息,采用FFT算法,和光度立体方法,计算出采集的图像序列的周期性T,利用周期性,将采集到的图像信号进行按周期分切,并通过图像逐像素累加,实现缺陷信号增强,即可检测出带钢上面存在的缺陷。
本技术领域中的普通技术人员应当认识到,以上的实施例仅是用来说明本发明,而并非用作为对本发明的限定,只要在本发明的实质精神范围内,对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围内。
Claims (7)
1.一种带钢周期性信号检测***,其特征在于,包括:
表面多角度成像装置,设于箱体内,用以截获带钢表面形变的图像;
速度传感器,用以测量带钢的速度和长度;
测距装置,用以检测所述表面多角度成像装置与带钢表面之间的距离;
内高压单元,使所述箱体内的气压高于所述箱体外的气压;
计算单元,将所述图像进行分析,确定所述图像的周期性,并将所述图像按周期进行叠加。
2.根据权利要求1所述的带钢周期性信号检测***,其特征在于:所述表面多角度成像装置包括相机、第一光源、第二光源和第三光源;
所述第一光源、所述相机与法线之间的角度为10°-10°,所述第二光源、所述相机与法线之间的角度为30°-10°,所述第三光源、所述相机与法线之间的角度为50°-10°。
3.根据权利要求2所述的带钢周期性信号检测***,其特征在于:所述第一光源、所述第二光源和所述第三光源的微调范围为±3°。
4.根据权利要求1所述的带钢周期性信号检测***,其特征在于:所述速度传感器为激光测速仪,测量精度为0.1mm。
5.一种带钢周期性信号检测方法,其特征在于,在带钢上方布置如权利要求1-4之一所述的带钢周期性信号检测***,以执行以下步骤:
S1、通过所述表面多角度成像装置对带钢的表面进行成像;
S2、连续采集带钢表面的图像数据;
S3、通过所述计算单元将采集到的图像数据进行分析,提取周期性特征,确定采集图像的周期性;
S4、再确定周期性的起点后,将图像按周期进行叠加,实现缺陷信号增强,即可检测出带钢表面存在的缺陷。
6.根据权利要求5所述的带钢周期性信号检测方法,其特征在于:所述步骤S2中,至少采集3N个周期长度的图像数据,N取决于产生上所用辊子周长的最小公倍数。
7.根据权利要求6所述的带钢周期性信号检测方法,其特征在于:所述步骤S3中,采用FFT算法提取周期性特征,确定采集图像的周期性;
采用傅里叶算法对每张图像进行周期性纹理计算,计算出周期性信号。
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