基于面陣CCD的雙邊跟隨式帶鋼測寬儀設(shè)計

汪鑫耘，趙衛(wèi)東，賀海波

(安徽工業(yè)大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，安徽馬鞍山243032)

目前常用帶鋼測寬儀實現(xiàn)對帶鋼寬度的實時檢測，測寬儀通過CCD(電荷耦合器件)相機、激光等傳感器檢測帶鋼邊緣位置來計算帶鋼寬度。帶鋼現(xiàn)場溫度較高且伴有鐵屑鐵粉，這對帶鋼測寬儀的穩(wěn)定性、精確性等要求極高。采用CCD相機可對帶鋼進行非接觸式的在線測量，穩(wěn)定性好，能較好地適應(yīng)帶鋼現(xiàn)場惡劣的環(huán)境[1-2]。劉海艷[3]采用單片機控制單線陣CDD 的方法檢測帶鋼中心位置，該方法使帶鋼成像到CCD 像敏面[4]，未對測量值進行補償，測量精度較低。對此，李霞[5]采用雙目線陣CCD對帶鋼寬度進行角度修正補償，提高了檢測精度，但對于寬度較寬的帶鋼，檢測誤差較大。何社陽等[6]提出一種簡單的CCD成像檢測方法，使用反光鏡反射激光到帶鋼上，然后采用線陣CCD采集帶鋼圖像。該方法結(jié)構(gòu)簡單，但對于帶鋼邊緣上下抖動劇烈的情況，檢測誤差很大。

面陣CCD相機是以面為單位進行圖像采集的成像工具，可在短時間內(nèi)曝光、一次性獲取完整的目標(biāo)圖像[7]，具有高效快速、測量精度高等優(yōu)點[8]。由于物距限制致使相機視場范圍受限，無法檢測完整帶鋼圖像，如果采用廣角鏡頭如魚眼鏡頭，會讓原本較平整的帶鋼邊緣產(chǎn)生畸變，影響檢測效果。若相機跟隨帶鋼邊緣，使帶鋼邊緣保持在相機鏡頭光軸附近，可減小因帶鋼上下抖動造成的相機視場角[9]誤差。鑒于此，針對某鋼鐵股份有限公司冷軋總廠酸洗線帶鋼邊緣不平整、上下抖動的情況，設(shè)計一種基于面陣CCD(電荷耦合器件)的雙邊跟隨式帶鋼測寬儀，以期減小帶鋼測寬儀實時檢測的誤差。

1 邊緣檢測算法

1.1 邊緣檢測算法的選取

差分邊緣檢測算法是一種最簡單的邊緣檢測算法，常用于形狀規(guī)則、黑白邊緣分明的情況，設(shè)g(x,y)為圖像(x,y)處像素的灰度值，在(x,y)和相鄰點處像素灰度值差為Δg(x,y)，設(shè)閾值為τ，若|Δg(x,y)|>τ，則(x,y)為邊緣點，否則判斷(x,y)為非邊緣點。Sobel邊緣檢測算法[10-11]通過結(jié)合方向差分運算與局部加權(quán)平均來提取邊緣，將鄰域范圍擴充到3×3，提高了抗噪性能，但得到的邊緣較粗，不利于檢測的準(zhǔn)確性。Canny邊緣檢測算法[12-14]是一個多級邊緣檢測算法。為了減少二階差分運算對噪聲的放大作用，該方法首先使用高斯濾波器[15]平滑圖像，去除圖像噪聲[16]；再計算圖像中每個像素點的梯度強度和方向，使用非極大值抑制消除邊緣檢測帶來的雜散響應(yīng)，運用雙閾值檢測確定真實和潛在的邊緣，通過抑制孤立的弱邊緣最終完成邊緣檢測。Canny邊緣檢測算法較為復(fù)雜，不利于檢測的實時性。

采用面陣CCD相機采集某鋼鐵股份有限公司冷軋總廠酸洗線的帶鋼圖像，考慮到帶鋼檢測的準(zhǔn)確性和實時性問題，采用差分邊緣檢測算法對帶鋼左右邊緣進行檢測，部分典型帶鋼邊緣的檢測結(jié)果如圖1。

圖1 帶鋼左右邊緣差分邊緣檢測結(jié)果Fig.1 Detection results of difference edge between left and right edges of strip steel

由圖1(a)、(b)可看出，帶鋼左、右邊緣均比較模糊；由圖1(c)～(f)可知，選取閾值為20和30時，采用差分邊緣檢測算法檢測帶鋼邊緣可得到較好的結(jié)果。故兼顧邊緣定位的準(zhǔn)確性和實時性，選取差分邊緣檢測算法檢測帶鋼左右邊緣。

1.2 邊緣檢測算法的改進

1.2.1 ROI差分邊緣檢測算法

采用差分邊緣檢測算法檢測邊緣不平整、上下抖動較大的帶鋼能取得較好的效果，但帶鋼現(xiàn)場環(huán)境常伴有鐵屑掉落，鐵屑掉落在光源上會嚴(yán)重影響檢測結(jié)果。為此設(shè)計一種ROI(感興趣區(qū)域)差分邊緣檢測算法，即選取圖像的部分行，使用差分邊緣檢測算法進行預(yù)檢測，根據(jù)式(1)得到圖像邊緣橫坐標(biāo)的平均值l,其中n為圖像包含邊緣點行數(shù)，mi為圖像第i行所含邊緣點個數(shù)，xij為圖像中邊緣點第i行第j列的坐標(biāo)。

設(shè)定ROI閾值為α，濾除不在[l-α,l+α]范圍內(nèi)的噪聲邊緣點，避免少量鐵屑對邊緣檢測的干擾，再對[l-α,l+α]區(qū)域通過式(1)進行差分邊緣檢測計算圖像的平均邊緣值。

采集伴有鐵屑的帶鋼圖像，分別使用差分邊緣檢測算法和ROI差分邊緣檢測算法對其邊緣進行測試，并計算圖像中每行邊緣點橫坐標(biāo)的平均值，以此作為邊緣點坐標(biāo)，結(jié)果如圖2。由圖2(b)可知，差分邊緣檢測算法可檢測到鐵屑的邊緣。根據(jù)式(2)得到圖像每行邊緣橫坐標(biāo)的平均值l1～ln, 結(jié)果見圖2(c)。由圖2(c)可知，鐵屑對圖像每行邊緣坐標(biāo)平均值的檢測結(jié)果影響很大，導(dǎo)致由式(1)得到圖像邊緣坐標(biāo)的平均值l有較大誤差。由圖2(d)可知，采用ROI差分邊緣檢測算法可有效避免鐵屑的干擾。

圖2 差分邊緣檢測和ROI差分邊緣檢測算法的檢測結(jié)果Fig.2 Detection results of differential edge detection and ROI differential edge detection algorithms

1.2.2 雙視場ROI差分邊緣檢測算法

現(xiàn)場帶鋼運行速度快，達10 m/s，為減少帶鋼高速運行過程中邊緣突變而產(chǎn)生的誤差，設(shè)計一種大小雙視場ROI差分邊緣檢測算法，即檢測邊緣的同時，控制電機移動速度，提高實時檢測的準(zhǔn)確性。正常情況下，電機靜止不動，帶鋼邊緣處于小視場范圍內(nèi)；當(dāng)帶鋼邊緣在小視場和大視場范圍時，控制電機低、中速移動保證實時精度；當(dāng)帶鋼邊緣突變到大視場外時，控制電機高速移動保證邊緣跟隨的實時性。為檢測帶鋼帶頭的鐮刀彎和光源異常的情況，采用雙視場ROI 差分邊緣檢測算法的同時，記錄n 行邊緣點的橫坐標(biāo)x1～xn，每20行選取一個邊緣點(x,y)，即(x1,20),(x2,40),…,(xn,20n)，方差閾值S滿足式(3)

根據(jù)現(xiàn)場帶鋼帶頭鐮刀彎大小，設(shè)置S 閾值為5 000，鐮刀彎出現(xiàn)的時間一般在1 s 以內(nèi)。當(dāng)S ＞5 000時，系統(tǒng)識別為疑似鐮刀彎，開啟5 s定時器，若5 s后S恢復(fù)正常范圍，則檢測到鐮刀彎；若光源開始附著較多鐵屑，ROI差分邊緣檢測算法將鐵屑檢測為邊緣，導(dǎo)致無法正常檢測邊緣，此時S會超過5 000并逐漸增大，觸發(fā)5 s定時器，5 s后若S依然大于5 000，則檢測出現(xiàn)光源異常。

2 帶鋼測寬儀的設(shè)計

2.1 結(jié)構(gòu)

帶鋼測寬儀主要由服務(wù)器、主控制器一體柜及設(shè)備主體等部分組成，如圖3。服務(wù)器、主控制器一體柜是帶鋼測寬儀的控制中樞，包含伺服控制器、2個伺服電機、服務(wù)器和其他電控元件。設(shè)備主體結(jié)構(gòu)為龍門架結(jié)構(gòu)，龍門架上部包含左右2個檢測箱，每個檢測箱內(nèi)部包含1個伺服滑臺，每個滑臺上安裝1個面陣CCD相機；龍門架下部為2個LED 條形背光源。帶鋼從光源上方穿過，自動模式下2個伺服滑臺分別控制2個相機跟隨帶鋼邊緣運動。

2.2 工作原理

如圖3所示，2個相機分別安裝在2個伺服滑臺上，相機實時采集帶鋼圖像，并檢測帶鋼邊緣在圖像中的位置。預(yù)先設(shè)定中線范圍閾值，若帶鋼邊緣不在圖像中線范圍，服務(wù)器將控制信息通過485 總線下發(fā)給主控制器，主控制器解析數(shù)據(jù)執(zhí)行相應(yīng)過程，其中包括伺服控制、位置信號的采集以及相應(yīng)輸入和輸出的控制；最后控制伺服滑臺移動，保證帶鋼邊緣始終在圖像中線附近；同時伺服控制器將編碼器累計的脈沖數(shù)轉(zhuǎn)化為累計位移發(fā)送回服務(wù)器，服務(wù)器對位置信息解析。當(dāng)帶鋼邊緣在圖像中線范圍內(nèi)時，服務(wù)器計算帶鋼寬度。因此，帶鋼整體上下跳動對測量結(jié)果產(chǎn)生誤差很小。

圖3 帶鋼測寬儀結(jié)構(gòu)Fig.3 Structure of width gauge for strip steel

3 實驗與結(jié)果分析

采用本文設(shè)計的帶鋼測寬儀對某鋼鐵股份有限公司冷軋總廠酸洗線生產(chǎn)的帶鋼邊緣進行檢測，以檢驗測寬儀的測量效果。帶鋼測寬儀中伺服控制器的型號為US-60KP40A30SAYYB，其中包含2 500線的高精度編碼器，以保證單個脈沖數(shù)達到0.000 3 mm 的精度；服務(wù)器型號為E3-1220V6；面陣CCD 相機型號為AVT Manta G-507B，分辨率為2 464 像素×2 056 像素，幀率為20 F/s。寬度標(biāo)定板實際長度為1 199.8 mm。大小雙視場分別為圖像中心1 000 像素×200 像素、200 像素×200 像素，當(dāng)只使用圖像中心1 000 像素×200像素時，面陣CCD相機的幀率可達38 F/s。考慮到帶鋼邊緣不整齊且上下抖動影響像素的分辨率，采用圖像中心200像素×200像素的圖像進行寬度計算?？紤]現(xiàn)場鐵屑情況，選取ROI閾值為20。

3.1 像素分辨率的標(biāo)定

采用面陣CCD相機采集帶鋼邊緣圖像，采用大小雙視場差分邊緣檢測算法實時計算邊界L1。通過服務(wù)器發(fā)送移動信息Δx 給伺服控制器，控制相機移動，穩(wěn)定時計算邊界L1，寬度標(biāo)定板在圖像上的邊界移動距離等于伺服控制器發(fā)送的距離。采用式(4)對分辨率進行標(biāo)定，ε 為像素分辨率。

像素分辨率標(biāo)定實驗結(jié)果如表1。最后標(biāo)定得到ε 為0.055 mm，像素分辨率即為大小雙視場ROI差分邊緣檢測算法精度。

3.2 中間寬度的標(biāo)定

設(shè)標(biāo)定板實際寬度為標(biāo)定寬度X標(biāo)，ll為左相機檢測的平均邊緣值，lr為右相機檢測的平均邊緣值，ε 為像素分辨率，X中為標(biāo)定的中間寬度，x1+x2分別為左、右電機移動的距離。X標(biāo)滿足式(5)

標(biāo)定中間寬度后，利用式(6)計算帶鋼總寬度X總

3.3 寬度的實時測量

分辨率和中間寬度標(biāo)定完成后，即可實現(xiàn)帶鋼寬度的實時檢測，現(xiàn)場實驗檢測結(jié)果如表2。其中：實際寬度為田島5.5 m卷尺測量所得寬度；測量寬度為測寬儀系統(tǒng)計算所得寬度。

表1 分辨率標(biāo)定實驗結(jié)果Tab.1 Experimental results of resolution calibration

表2 帶鋼靜態(tài)、動態(tài)檢測結(jié)果Tab.2 Static and dynamic test results of strip steel

由表2可看出：靜態(tài)測量寬度和實際寬度相差很小，絕對誤差均在±0.10 mm以內(nèi)；動態(tài)測量寬度和實際寬度的絕對誤差相對較大，但均在±1.00 mm以內(nèi)，可滿足精度要求。檢測過程中，大小雙視場ROI差分邊緣檢測算法幀率可達46 F/s，測寬儀檢測幀率可達20 F/s，滿足實時性要求。由此可看出，采用本文設(shè)計的帶鋼測寬儀可對邊緣不平整、上下抖動較大的帶鋼邊緣進行有效檢測，且能有效避免鐵屑掉落和邊緣突變帶來的誤差，不僅符合現(xiàn)場精度要求，也滿足實時性檢測要求。目前，該帶鋼測寬儀已成功應(yīng)用于某鋼鐵股份有限公司冷軋酸洗、酸軋、連退和鍍鋅等帶鋼入口生產(chǎn)線。

4 結(jié) 論

針對某鋼鐵股份有限公司冷軋總廠酸洗入口帶鋼寬度測量精度和實時性的要求，設(shè)計一種基于面陣的CCD雙邊跟隨式帶鋼測寬儀，所得主要結(jié)論如下：

1)使用面陣CCD 相機采集帶鋼邊緣圖像可減小因帶鋼邊緣不整齊造成的成像誤差，使用大小雙視場ROI差分邊緣檢測算法檢測帶鋼邊緣可有效避免鐵屑掉落和邊緣突變帶來的誤差；

2)現(xiàn)場檢測結(jié)果表明，設(shè)計的帶鋼測寬儀運行測試精度可達1 mm，符合精度要求，檢測幀率可達20 F/s，滿足實時性檢測的要求。