以冷轧16mn钢管作为主要原材料的制造业对其板形的要求越来越高。板形控制已成为当今冶金界亟待需要解决的问题,现代制造系统中16mn钢管轮廓检测方法基于双摄像头的非接触式16mn钢管轮廓检测方法研究随着我国加工工业逐步采用自动化作业线.而板形检测是实现板形自动控制的重要前提之一。16mn钢管生产线具有相对比较复杂的工况,尤其是16mn钢管在辊道上输送的速度快以及工况环境差等是其他钢材生产线所不能相比的,这些都给检测系统要求满足实时性和可靠性带来了极大挑战。

目前,基于人工目视检测以及接触类检测方式已经逐渐暴露出诸多缺陷,单摄像机装置也已经满足不了测量宽度和精度要求,轮廓检测必然朝着高效高精度的方向发展,因此,研究一种新的非接触式双CMOS相机轮廓检测技术具有着十分重要的现实意义。本文以16mn钢管为对象,研究了一种基于双COMS图像传感器的非接触式轮廓检测方法,主要通过线激光,图像采集装置,速度测量装置并结合各部分图像算法来实现对于移动着的16mn钢管的轮廓检测。研究着重于实现了16mn钢管轮廓检测过程中图像的采集技术,图像编码技术,边缘坐标信息提取技术,特定的相机标定技术等以实现16mn无缝钢管轮廓信息的获取。论文内容主要包括以下几点:1说明当前对于16mn钢管材类的轮廓检测的发展状况,分析研究了轮廓检测技术今后的发展趋势,并根据现阶段16mn钢管检测现状和要求提出一种新的检测系统。2搭建了新的基于双CMOS摄像头的非接触式圆钢轮廓检测平台,并针对图像数据较大所导致的传输效率低的问题,构建了新的数据传输结构,并在图像数据传输中应用一种基于小波变换的图像编码算法使传输效率得到有效提高。3设计了基于磁栅的16mn钢管测速方式以获取16mn钢管移动时候的速度数据。对获取的速度信息进行处理后并结合端点坐标进行匹配以拟合出16mn钢管轮廓。4设计新的标定装置并结合相机标定原理以实现了相机的标定,用不同相机高度下测得的数据来拟合出像素尺寸和实际尺寸的比例系数k与高度之间的关系,通过获得相关的标定参数来实现图像空间坐标系和平面坐标系之间的相互转换。5通过利用Matlab软件平台来进行16mn钢管轮廓检测中的各阶段图像算法的研究,包括图像编码、图像预处理、亮线端点坐标提取、图像数据拟合,速度信息与边缘坐标的匹配等。后又通过实验采样的方式对检测精度进行了分析。6对本项目的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。

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