一種基于可見光攝像的連鑄坯智能切割定尺方法

摘要：武鋼CSP條材廠一煉鋼分廠3號(hào)連鑄機(jī)存在由于連鑄坯斷面規(guī)格大導(dǎo)致連鑄坯表面低溫從而無法使用傳統(tǒng)紅外相機(jī)定尺切割的問題，通過使用本文提出的基于可見光相機(jī)的連鑄坯智能識(shí)別、精確定尺、準(zhǔn)確切割方法對(duì)該連鑄機(jī)的連鑄坯進(jìn)行的在線實(shí)車切割實(shí)驗(yàn)表明，該方法可有效克服該問題，并使在線實(shí)車定尺切割精度完全達(dá)到了武鋼業(yè)主預(yù)期的2厘米精度。表明該方法具有良好的鑄坯長(zhǎng)度檢測(cè)能力、鑄坯精確定尺切割能力以及連鑄在線應(yīng)用能力。

關(guān)鍵詞：連鑄坯;定尺;切割;在線應(yīng)用;可見光

Abstract： The No. 3 continuous casting machine of No. 1 steelmaking branch of CSP strip plant of WISCO has the problem that it is impossible to use the traditional infrared camera for fixed length cutting because the surface temperature of continuous casting slab is too low due to the large section specification of continuous casting slab. By using the continuous casting slabs Intelligent identification， accurate sizing and cutting method based on visible light camera that proposed in this paper， the online real cutting experiment of the continuous casting slab of the casting machine shows that this method can effectively overcome the above problem and make the online real fixed length cutting accuracy fully reach the accuracy of 2 cm that expected by WISCO. The result shows that this method has a good ability of slab length detection， slab accurate cutting and factory online application.

Keywords： continuous casting slab; sizing; cutting; online application; visible light

1、背景技術(shù)

煉鋼廠冶煉的鋼水經(jīng)連鑄機(jī)連續(xù)澆鑄為鋼坯，鋼坯根據(jù)下工序的需要切割為一定長(zhǎng)度的鑄坯[1]，即在連鑄鋼坯生產(chǎn)線上，往往需要對(duì)連鑄機(jī)生產(chǎn)出的連續(xù)坯流按成品鋼坯長(zhǎng)度要求進(jìn)行在線定尺檢測(cè)和切割。前者是通過連鑄機(jī)后拉坯機(jī)速度積分計(jì)算或成像識(shí)別技術(shù)獲得坯流端面位置相對(duì)于火焰切割機(jī)起始切割點(diǎn)的在線長(zhǎng)度作為鋼坯在線檢測(cè)長(zhǎng)度。后者是當(dāng)鋼坯在線檢測(cè)長(zhǎng)度到達(dá)要求的成品鋼坯長(zhǎng)度附近時(shí)，啟動(dòng)火焰切割機(jī)對(duì)坯流進(jìn)行夾緊及同步切割，以使鋼坯長(zhǎng)度獲得要求的成品鋼坯長(zhǎng)度。鑄坯切割定尺能否達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)要求（即定尺合格率）關(guān)系到連鑄機(jī)能否向下一道工序提供合格產(chǎn)品。鑄坯定尺長(zhǎng)于標(biāo)準(zhǔn)定尺，則浪費(fèi)坯料，短則成為廢品，因此，鑄坯定尺合格率成為合格連鑄坯的一項(xiàng)重要指標(biāo)[2]。而鋼坯在線檢測(cè)長(zhǎng)度即鋼坯在線定尺值的精度是影響切割出的成品鋼坯長(zhǎng)度是否達(dá)到要求精度的一個(gè)關(guān)鍵因素。

通過連鑄機(jī)后拉坯機(jī)速度積分計(jì)算鋼坯在線定尺值的缺點(diǎn)在于，一是當(dāng)拉坯機(jī)與坯流之間有滑動(dòng)時(shí)，鋼坯定尺值精度會(huì)較低，二是在生產(chǎn)尾坯時(shí)，由于坯流已經(jīng)與拉坯機(jī)脫離接觸，將無法通過拉坯機(jī)速度積分計(jì)算出鋼坯定尺值，即拉尾坯時(shí)，拉矯機(jī)與鑄坯不接觸，此時(shí)由操作人員通過操作臺(tái)對(duì)尾坯進(jìn)行手動(dòng)處理[3]。手動(dòng)定尺切割鑄坯存在著五個(gè)方面的問題：一是定尺合格率低，最高僅為7O%;二是燃?xì)忾L(zhǎng)期燃放浪費(fèi)嚴(yán)重;三是切割后運(yùn)坯輥道切損嚴(yán)重，更換頻繁;四是一、二組運(yùn)坯輥道電機(jī)因輥道積渣太多，過載燒損嚴(yán)重;五是切割工人勞動(dòng)強(qiáng)度大，勞動(dòng)生產(chǎn)率低[4]。

通過紅外成像識(shí)別技術(shù)獲得坯流端面位置相對(duì)于火焰切割機(jī)起始切割點(diǎn)的在線長(zhǎng)度作為鋼坯在線檢測(cè)長(zhǎng)度是傳統(tǒng)常用的鋼坯在線定尺值檢測(cè)方法。該方法雖然在生產(chǎn)尾坯時(shí)也可以得到鋼坯定尺值，但僅適用于連鑄坯表面溫度足夠高的工況，對(duì)于由于連鑄坯斷面規(guī)格大或火焰切割機(jī)離連鑄機(jī)較遠(yuǎn)導(dǎo)致連鑄坯表面低溫的工況，這種傳統(tǒng)的紅外定尺方法將無法繼續(xù)使用。

2、基于可見光攝像的連鑄坯智能切割定尺方法

本文提出了一種基于可見光攝像的連鑄坯智能切割定尺方法。該方法可有效克服上述傳統(tǒng)技術(shù)的缺陷，它通過使用基于可見光的高清攝像頭對(duì)連鑄坯端面位置進(jìn)行在線拍攝后，采用智能算法對(duì)所拍攝圖片內(nèi)連鑄坯端面位置進(jìn)行精確定位檢測(cè)以獲得更高精度的鋼坯在線定尺值，實(shí)現(xiàn)對(duì)連鑄坯長(zhǎng)度尺寸良好的在線檢測(cè)和精確的定尺切割。適用于由于連鑄坯斷面規(guī)格大或火焰切割機(jī)離連鑄機(jī)較遠(yuǎn)導(dǎo)致連鑄坯表面低溫而無法使用傳統(tǒng)紅外定尺方法的工況，以及使用拉坯機(jī)速度積分計(jì)算鋼坯在線定尺值時(shí)鋼坯在線定尺值精度較低且無法在生產(chǎn)尾坯時(shí)通過拉坯機(jī)速度積分計(jì)算獲得鋼坯在線定尺值的工況。

其具體實(shí)現(xiàn)過程如以下步驟：

步驟1：使用圖片標(biāo)注訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定可見光攝像頭拍回畫面內(nèi)鑄坯端面的大致位置。如圖1先使用圖片標(biāo)注工具（例如LabelImg）標(biāo)注可見光攝像頭拍回圖片內(nèi)鑄坯端面大致位置，再使用標(biāo)注圖片訓(xùn)練可識(shí)別鑄坯端面大致位置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（例如yolo），最后使用訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別出鑄坯端面大致位置。

步驟2：使用彩色邊緣檢方法確定鑄坯端面邊緣的準(zhǔn)確位置。如圖2所示，在可見光攝像機(jī)拍攝回的每個(gè)彩色RGB畫面內(nèi)，沿著鑄坯端面運(yùn)行的軌跡設(shè)置一條直線（即圖2中的直線1），直線方向與鑄坯運(yùn)行方向一致，如圖2所示，沿著該直線設(shè)置兩個(gè)相鄰的矩形框（即圖中左矩形4和右矩形5），使左矩形右邊框的中點(diǎn)與右矩形左邊框的中點(diǎn)重合，通過保持重合中點(diǎn)在直線上并從直線起點(diǎn)沿著鑄坯運(yùn)行方向（圖2中鑄坯運(yùn)行方向?yàn)閺淖笙蛴遥┮苿?dòng)重合中點(diǎn)來移動(dòng)這兩個(gè)矩形框，圖2中左矩形2是通過步驟1獲得的鑄坯端面大致位置，將該矩形沿鑄坯運(yùn)行方向移動(dòng)該矩形的半寬距離得到圖2中右矩形3，圖2中右矩形3左邊框與直線1的交點(diǎn)將作為圖2中左矩形4和右矩形5重合中點(diǎn)的移動(dòng)起點(diǎn)，圖2中右矩形3右邊框與直線1的交點(diǎn)將作為圖2中左矩形4和右矩形5重合中點(diǎn)的移動(dòng)終點(diǎn)，通過在直線1內(nèi)從重合中點(diǎn)移動(dòng)起點(diǎn)開始移動(dòng)重合中點(diǎn)，至多到重合中點(diǎn)移動(dòng)到移動(dòng)終點(diǎn)為止移動(dòng)左矩形4和右矩形5的重合中點(diǎn)并計(jì)算左矩形4和右矩形5內(nèi)各自所有像素點(diǎn)的R、G、B平均值，假設(shè)左矩形4和右矩形5內(nèi)各自所有像素點(diǎn)的R、G、B平均值分別為R11、G11、B11，R12、G12、B12，通過本文提出的以下歸一化公式計(jì)算左矩形4和右矩形5的相似度XSD1=1-（|R11-R12|+|G11-G12|+|B11-B12|）/（255*3），當(dāng)相似度XSD1首次低于設(shè)置的閥值FZ1時(shí)，即認(rèn)為左矩形4和右矩形5公共邊與直線1的交點(diǎn)（即重合中點(diǎn)）為檢測(cè)到的鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)1。

步驟3：使用增強(qiáng)的彩色邊緣檢方法二次確定鑄坯端面邊緣的準(zhǔn)確位置。如圖3所示，在可見光攝像機(jī)拍攝回的每個(gè)彩色RGB畫面內(nèi)，沿著鑄坯端面運(yùn)行的軌跡設(shè)置一條直線（即圖3中的直線1），直線方向與鑄坯運(yùn)行方向一致，如圖3所示，沿著該直線從直線起點(diǎn)開始設(shè)置兩個(gè)相鄰的矩形框（即圖中左矩形4和右矩形5），使左矩形4右邊框的中點(diǎn)與右矩形5左邊框的中點(diǎn)重合，通過保持重合中點(diǎn)在直線上并從直線起點(diǎn)沿著鑄坯運(yùn)行方向（圖3中鑄坯運(yùn)行方向?yàn)閺淖笙蛴遥┮苿?dòng)重合點(diǎn)來移動(dòng)這兩個(gè)矩形框，圖3中左矩形2是通過步驟2獲得的鑄坯端面大致位置，將該矩形沿鑄坯運(yùn)行方向移動(dòng)該矩形的半寬距離得到圖3中右矩形3，圖3中右矩形3左邊框與直線1的交點(diǎn)將作為圖3中左矩形4和右矩形5重合中點(diǎn)的移動(dòng)起點(diǎn)，圖3中右矩形框3右邊框與直線1的交點(diǎn)將作為圖3中左矩形4和右矩形5重合中點(diǎn)的移動(dòng)終點(diǎn)，通過在直線1內(nèi)從重合中點(diǎn)移動(dòng)起點(diǎn)開始移動(dòng)重合中點(diǎn)，至多到重合中點(diǎn)移動(dòng)到移動(dòng)終點(diǎn)為止移動(dòng)左矩形4和右矩形5的重合中點(diǎn)并計(jì)算左矩形4和右矩形5內(nèi)各自所有像素點(diǎn)的R、G、B平均值，假設(shè)左矩形4和右矩形5內(nèi)各自所有像素點(diǎn)的R、G、B平均值分別為R21、G21、B21，R22、G22、B22，通過本文提出的以下歸一化公式計(jì)算左矩形4和右矩形5的相似度XSD2=1-（|R21-R22|+|G21-G22|+|B21-B22|）/（255*3），當(dāng)相似度XSD2首次低于設(shè)置的閥值FZ2時(shí)，即認(rèn)為左矩形4和右矩形5公共邊與直線1的交點(diǎn)（即重合中點(diǎn)）為左矩形4和右矩形5檢測(cè)到的鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)2。如圖3所示，沿著該直線從直線終點(diǎn)開始設(shè)置另兩個(gè)相鄰的矩形框（即圖中左矩形6和右矩形7），使左矩形6右邊框的中點(diǎn)與右矩形7左邊框的中點(diǎn)重合，通過保持重合中點(diǎn)在直線上并從直線終點(diǎn)逆著鑄坯運(yùn)行方向（圖3中鑄坯運(yùn)行方向?yàn)閺淖笙蛴遥┮苿?dòng)重合中點(diǎn)來移動(dòng)這兩個(gè)矩形框，圖3中右矩形3右邊框與直線1的交點(diǎn)將作為圖3中左矩形6和右矩形7重合中點(diǎn)的移動(dòng)起點(diǎn)，圖3中右矩形3左邊框與直線1的交點(diǎn)將作為圖3中左矩形6和右矩形7重合中點(diǎn)的移動(dòng)終點(diǎn)，通過在直線1內(nèi)從重合中點(diǎn)移動(dòng)起點(diǎn)開始移動(dòng)重合中點(diǎn)，至多到重合中點(diǎn)移動(dòng)到移動(dòng)終點(diǎn)為止移動(dòng)左矩形6和右矩形7的重合中點(diǎn)并計(jì)算左矩形6和右矩形7內(nèi)各自所有像素點(diǎn)的R、G、B平均值，假設(shè)左矩形6和右矩形7內(nèi)各自所有像素點(diǎn)的R、G、B平均值分別為R31、G31、B31，R32、G32、B32，通過本文提出的以下歸一化公式計(jì)算左矩形6和右矩形7的相似度XSD3=1-（|R31-R32|+|G31-G32|+|B31-B32|）/（255*3），當(dāng)相似度XSD3首次低于設(shè)置的閥值FZ3時(shí)，即認(rèn)為左矩形6和右矩形7公共邊與直線1的交點(diǎn)（即重合中點(diǎn)）為左矩形6和右矩形7檢測(cè)到的鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)3。當(dāng)鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)2與鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)3的距離小于閥值FZ4時(shí)，即認(rèn)為以鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)2與鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)3為兩端點(diǎn)構(gòu)成的直線段的中點(diǎn)為本步驟檢測(cè)到的鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)4。

步驟4：獲得對(duì)可見光攝像頭拍攝圖像分析得到的鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)。設(shè)對(duì)可見光攝像頭拍攝圖像分析得到的鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)為XA，則如果步驟2檢測(cè)到了的鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)1，則對(duì)可見光攝像頭拍攝圖像分析得到的鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)XA=步驟2檢測(cè)到的鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)1，否則，如果步驟3檢測(cè)到了的鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)4，則對(duì)可見光攝像頭拍攝圖像分析得到的鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)XA=步驟3檢測(cè)到的鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)4。

步驟5：使用智能方法對(duì)檢測(cè)延時(shí)導(dǎo)致的定尺檢測(cè)值延遲誤差進(jìn)行補(bǔ)償。在可見光攝像機(jī)拍攝回的每個(gè)彩色RGB畫面內(nèi)，根據(jù)步驟4得到的鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)XA定時(shí)計(jì)算出鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)XA的移動(dòng)速度VA，對(duì)VA進(jìn)行過濾及限幅處理得V，即當(dāng)VA小于下限閥值VAL時(shí)，令V=0， 當(dāng)VA大于上限閥值VAU時(shí)，令V=VAU，其他情況令V=VA，設(shè)定尺檢測(cè)值檢測(cè)延遲時(shí)間為DT1，得到檢測(cè)延時(shí)導(dǎo)致的定尺檢測(cè)值延遲誤差E1=V*DT1，設(shè)對(duì)可見光攝像頭拍攝圖像分析并對(duì)檢測(cè)延時(shí)導(dǎo)致的定尺檢測(cè)值延遲誤差進(jìn)行補(bǔ)償后得到的鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)為VS，則VS=XA+E1。

步驟6：使用智能方法提高定尺檢測(cè)值精度。記錄末次圖像處理完成得到步驟5鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)VS時(shí)的時(shí)刻值TS，設(shè)當(dāng)前時(shí)刻值為TA，則當(dāng)前時(shí)刻圖像處理修正后的鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)XB =VS+（TA-TS）*V，式中V為步驟5計(jì)算所得的鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)XA的移動(dòng)速度。該方法通過在兩次圖像處理之間附加對(duì)鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)XA的移動(dòng)速度積分來插值提高當(dāng)前時(shí)刻定尺檢測(cè)值的精度。

步驟7：通過拉坯機(jī)速度積分計(jì)算得到的在線定尺檢測(cè)值P。在每次火焰切割機(jī)開始切割命令的上升沿，P歸零，之后通過拉坯機(jī)速度積分計(jì)算得到在線定尺檢測(cè)值P。

步驟8：初始化在圖像內(nèi)定尺檢測(cè)值YB與步驟6鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)XB之間對(duì)應(yīng)關(guān)系。初始化期間，先令圖像內(nèi)定尺檢測(cè)值YB=通過拉坯機(jī)速度積分計(jì)算得到的在線定尺檢測(cè)值P，再記錄下鑄坯端面在不同位置時(shí)的圖像內(nèi)定尺檢測(cè)值YB與鑄坯端面邊緣位置點(diǎn)XB，作為它們之間初始化時(shí)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

步驟9：通過使用圖像內(nèi)定尺檢測(cè)值YB進(jìn)行鑄坯切割時(shí)無廢料損失的鑄坯切割精度優(yōu)化。對(duì)于每種長(zhǎng)度尺寸的鑄坯定尺值，設(shè)置好鑄坯切割長(zhǎng)度目標(biāo)值PS，根據(jù)步驟7所得鑄坯定尺檢測(cè)值YB與XB之間的初始化對(duì)應(yīng)關(guān)系按在線XB插值計(jì)算出在線的YB并在YB達(dá)到鑄坯切割長(zhǎng)度目標(biāo)值PS附近時(shí)發(fā)出切割命令來切割出鑄坯;實(shí)際量出切割出鑄坯的實(shí)際長(zhǎng)度A;得出該種長(zhǎng)度尺寸的鑄坯定尺值切割精度優(yōu)化誤差DYB2=A-PS;將DYB2輸入定尺系統(tǒng)作為該種長(zhǎng)度尺寸的鑄坯定尺值切割精度優(yōu)化誤差疊加到步驟8圖像分析檢測(cè)到的在線定尺檢測(cè)值YB上得到該種長(zhǎng)度尺寸圖像分析檢測(cè)到的在線定尺檢測(cè)值YBS，即YBS=YB+DYB;之后在YBS達(dá)到鑄坯切割長(zhǎng)度目標(biāo)值PS附近時(shí)發(fā)出切割命令來切割出鑄坯。按步驟8所述YB與XB之間的初始化對(duì)應(yīng)關(guān)系，步驟9的鑄坯切割精度優(yōu)化方法保證了在疊加鑄坯切割精度優(yōu)化誤差DYB2前，鑄坯定尺切割按照YBS=YB=通過拉坯機(jī)速度積分計(jì)算得到的在線定尺檢測(cè)值P進(jìn)行切割，鑄坯切割精度較低但不會(huì)產(chǎn)生廢料，在疊加鑄坯切割精度優(yōu)化誤差DYB2后，鑄坯定尺切割按照YBS=YB+DYB2進(jìn)行切割，鑄坯切割精度得到提高的同時(shí)亦不會(huì)產(chǎn)生廢料。

步驟10：實(shí)車切割驗(yàn)證。武鋼CSP條材廠一煉鋼分廠3號(hào)連鑄機(jī)存在連鑄坯斷面規(guī)格大導(dǎo)致連鑄坯表面低溫?zé)o法使用傳統(tǒng)紅外定尺方法的問題，以及只使用拉坯機(jī)速度積分計(jì)算鋼坯在線定尺值時(shí)鋼坯在線定尺值精度較低且無法在生產(chǎn)尾坯時(shí)通過拉坯機(jī)速度積分計(jì)算獲得鋼坯在線定尺值的問題。通過使用本文提出的基于可見光的連鑄坯智能切割定尺方法對(duì)該連鑄機(jī)的連鑄坯的在線實(shí)車切割實(shí)驗(yàn)（圖4、圖5是在線實(shí)車切割實(shí)驗(yàn)過程截圖，圖4、圖5設(shè)定的目標(biāo)切割長(zhǎng)度為PS，定尺系統(tǒng)發(fā)出的切割信號(hào)為DQ，定尺系統(tǒng)檢測(cè)的鑄坯長(zhǎng)度為YBS。從圖5看到，當(dāng)鑄坯目標(biāo)切割設(shè)定長(zhǎng)度PS =5560.0毫米，系統(tǒng)檢測(cè)鑄坯長(zhǎng)度YBS=5557.1毫米，定尺系統(tǒng)開始發(fā)出切割信號(hào)DQ=1。鑄坯切割后手動(dòng)測(cè)量確認(rèn)鑄坯實(shí)際長(zhǎng)度A=5565.0毫米，實(shí)際切割精度=A-PS=5.0毫米）證明，該方法有效克服了由于連鑄坯斷面規(guī)格大或火焰切割機(jī)離連鑄機(jī)較遠(yuǎn)導(dǎo)致連鑄坯表面低溫?zé)o法使用傳統(tǒng)紅外定尺方法的工況，以及使用拉坯機(jī)速度積分計(jì)算鋼坯在線定尺值時(shí)鋼坯在線定尺值精度較低且無法在生產(chǎn)尾坯時(shí)通過拉坯機(jī)速度積分計(jì)算獲得鋼坯在線定尺值的工況，定尺切割精度完全達(dá)到了武鋼業(yè)主預(yù)期的2厘米精度，表明該方法具有良好的鑄坯長(zhǎng)度檢測(cè)能力、鑄坯精確定尺切割能力以及連鑄在線應(yīng)用能力。

3、結(jié)論

武鋼CSP條材廠一煉鋼分廠3號(hào)連鑄機(jī)存在由于連鑄坯斷面規(guī)格大導(dǎo)致連鑄坯表面低溫從而無法使用傳統(tǒng)紅外相機(jī)定尺切割的問題，以及只使用拉坯機(jī)速度積分計(jì)算鋼坯在線定尺值時(shí)鋼坯在線定尺值精度較低且無法在生產(chǎn)尾坯時(shí)通過拉坯機(jī)速度積分計(jì)算獲得鋼坯在線定尺值的問題。通過使用本文提出的基于可見光相機(jī)的連鑄坯智能識(shí)別、精確定尺、準(zhǔn)確切割方法對(duì)該連鑄機(jī)的連鑄坯進(jìn)行的在線實(shí)車切割實(shí)驗(yàn)表明，該方法可有效克服該問題，并使在線實(shí)車定尺切割精度完全達(dá)到了武鋼業(yè)主預(yù)期的2厘米精度。表明該方法具有良好的鑄坯長(zhǎng)度檢測(cè)能力、鑄坯精確定尺切割能力以及連鑄在線應(yīng)用能力。

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作者簡(jiǎn)介：黃杏往（1983-）、男、壯族、廣西欽州市、中冶南方工程技術(shù)有限公司、職員、高級(jí)工程師、工學(xué)碩士、研究方向：電氣電子自動(dòng)化控制.