基于十字激光的中厚钢板平直度检测方法研究

发布时间：2017-04-06 04:13

  本文关键词：基于十字激光的中厚钢板平直度检测方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：平直度是反映轧制产品质量的重要指标之一,它直接影响到带钢产品的成材率。近年来,随着我国工业4.0发展计划的提出,智能检测技术越来越广泛地应用于工业检测各领域中,尤其是以具有非接触式、检测精度高、数据处理速度快、实时性能强等优点的机器视觉检测技术,已经广泛地被应用在中厚钢板形貌检测中。同时随着我国现代制造业的飞速发展,对中厚钢板的平直度检测精度要求也越来越高,其中对平直度的精度要求已经达到了毫米量级。而平直度检测精度不仅体现了轧制生产设备与轧制技术的水平,而且还反映出检测水平与系统控制的能力,这些都体现了一个国家精密轧制技术的发展状况和综合实力。因此,开展平直度检测相关技术的研究有着重要的意义。本文以运输中的中厚钢板为研究对象,研究了一种基于十字激光及CMOS工业相机的非接触式平直度检测方法,通过十字激光和CMOS工业相机来实现对运输中的中厚钢板平直度的检测。重点围绕光学三角测量法的基本原理、摄像机标定方法的选择、点激光与十字激光特征点坐标提取精度的对比、激光源供电电压对光斑坐标提取精度的影响、平直度检测实验等方面展开理论分析和实验研究。论文主要内容包括以下几点:(1)阐述当前中厚板带材的平直度检测的发展状况,分析研究了平直度检测技术今后的发展趋势,并根据现阶段中厚板检测现状和要求提出了一种新的检测方法。(2)搭建了新的平直度检测平台,并针对传统点激光提取激光光斑中心坐标精度低的问题,选用十字激光作为光源,来提高中心坐标的提取精度。(3)设计新的标定装置并结合相机标定原理实现了相机的标定,用不同高度下测得的数据来拟合出像移与高度变化的关系,从而实现图像坐标系和平面坐标系之间的相互转换。(4)设计了基于磁栅传感器的中厚钢板测速装置以实现中厚钢板的运行速度,并对获取的速度进行处理,结合图像特征点纵向坐标对应的高度数据拟合出中厚钢板的平直度。(5)通过利用Matlab软件研究中厚钢板平直度检测中的各阶段图像算法研究,包括图像预处理、图像分割、图像特征点坐标提取、图像数据拟合,并结合速度数据与图像特征点纵向坐标对应的高度数据的匹配最终得到钢板的平直度,并对实验数据进行了分析,中厚钢板平直度试验检测精度可达到1mm。(6)对研究工作进行了总结,包括研究的内容和成果。同时对下一步科研方向提出了设想和规划。
【关键词】：中厚钢板 平直度 机器视觉 激光三角法 标定 分级提取
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG83;TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-18
• 1.1 论文选题来源及研究意义9-10
• 1.1.1 论文选题来源9
• 1.1.2 论文研究意义9-10
• 1.2 平直度的基本概念10-12
• 1.2.1 平直度的定义与常用表示方法10
• 1.2.2 平直度常用的表示方法10-12
• 1.3 国内外平直度检测技术的研究现状12-15
• 1.3.1 接触式平直度检测技术研究现状12-13
• 1.3.2 非接触式平直度检测技术研究现状13-15
• 1.4 论文的研究内容及安排15-17
• 1.5 本章小结17-18
• 第二章 中厚钢板平直度检测系统设计18-24
• 2.1 平直度检测系统的设计18
• 2.2 平直度检测系统组件18-23
• 2.2.1 激光光源18-20
• 2.2.2 工业相机20-22
• 2.2.3 速度检测装置22-23
• 2.3 本章小结23-24
• 第三章 平直度检测原理的研究24-34
• 3.1 带钢平直度检测原理24
• 3.2 平直度检测的激光三角法理论基础24-27
• 3.2.1 激光三角测量法的原理解析25-27
• 3.2.2 激光三角法测量表面形貌理论分析27
• 3.3 摄像机模型建立与标定27-32
• 3.3.1 摄像机模型建立28-31
• 3.3.2 摄像机参数标定31-32
• 3.4 激光源参数标定32-33
• 3.5 本章小结33-34
• 第四章 平直度检测中的图像算法研究34-46
• 4.1 图像预处理算法的研究34-38
• 4.1.1 图像的灰度化处理34-35
• 4.1.2 图像的滤波处理35-37
• 4.1.3 图像的去噪处理37-38
• 4.2 图像细节特征的提取算法研究38-45
• 4.2.1 点激光光斑中心坐标提取38-41
• 4.2.2 十字激光交叉点坐标提取41-45
• 4.3 本章小结45-46
• 第五章 基于MATLAB的平直度检测系统的构建与试验研究46-72
• 5.1 实验平台的构建46-48
• 5.2 点激光与十字激光提取算法精度实验对比48-56
• 5.2.1 点激光光斑中心提取过程和实验结果49-53
• 5.2.2 十字激光交点提取过程和实验结果53-56
• 5.3 相机标定结果和误差分析56-66
• 5.3.1 相机软件标定结果56-58
• 5.3.2 相机软件标定结果误差分析58-60
• 5.3.3 相机静态标定60-66
• 5.4 速度信号处理66-69
• 5.5 带钢平直度检测方法的实验验证69-71
• 5.6 本章小结71-72
• 第六章 总结与展望72-74
• 6.1 总结72-73
• 6.2 展望73-74
• 参考文献74-78
• 致谢78-79
• 攻读硕士学位期间的研究成果79

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