一种基于形状识别的宽厚板优化剪切方法技术

本发明专利技术提供一种基于形状识别的宽厚板优化剪切方法，采集待剪切宽厚板的图像，并根据宽厚板的图像信息提取宽厚板边缘轮廓的数据点，根据宽厚板的切头长度、切尾长度计算宽厚板的有效长度；然后根据宽厚板边缘轮廓的数据点计算宽厚板的侧弯量和有效宽度；最后根据宽厚板的平面形状特征和子板的订单信息制定优化剪切策略，本发明专利技术能有效、快速的对每一块钢板进行决策，包括根据平面形状特点判断该钢板是否需要下线火切，避免不需要的加工处理，还可以计算钢板粗分位置，结合激光测速仪精确剪切可以提高成材率，节省人工及管理成本，适用于高速运行的宽厚板的自动剪切操作。于高速运行的宽厚板的自动剪切操作。于高速运行的宽厚板的自动剪切操作。

【技术实现步骤摘要】
一种基于形状识别的宽厚板优化剪切方法


[0001]本专利技术涉及宽厚板轧制自动控制
，具体涉及一种基于形状识别的宽厚板优化剪切方法。

技术介绍

[0002]宽厚板广泛应用于船舰、桥梁、锅炉、容器、石油化工、工程机械及国防建设等方面，在生产过程中，由于其生产工艺的复杂性，使得轧制成品的平面形状偏离矩形形状，这就需要剪切工序对其进行进一步加工。而剪切线操作复杂，多数情况需要工人目测并结合生产经验判断母板长度、侧弯大小和切头位置，容易导致短尺和粗分错误等现象。
[0003]近些年通信技术和智能控制技术的快速发展，宽厚板形状识别系统的精度也越来越高。双目视觉检测方法消除了宽厚板传输过程中辊道振动对检测精度的影响；三线阵相机组检测方法消除了宽厚板传输过程中横向位移对检测精度的影响；通过线阵相机获取宽厚板表面激光线，实现了端点坐标匹配和宽厚板轮廓提取。但是与形状识别系统配合应用的宽厚板剪切线切头、粗分的优化剪切系统还尚未投入实际生产。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足，本专利技术提出一种基于形状识别的宽厚板优化剪切方法，包括：
[0005]步骤1：采集待剪切宽厚板的图像，并根据宽厚板的图像信息提取宽厚板边缘轮廓的数据点；
[0006]步骤2：根据宽厚板的切头长度、切尾长度计算宽厚板的有效长度L
E
；
[0007]L
E
＝L
L
‑
L
H
‑
L
T
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0008]式中，L
E
表示宽厚板的有效长度，L
L
表示宽厚板的实际测量长度，L
H
表示宽厚板需要剪切的头部长度，L
T
表示宽厚板需要剪切的尾部长度；
[0009]步骤3：根据宽厚板边缘轮廓的数据点计算宽厚板的侧弯量和有效宽度；
[0010]步骤4：根据宽厚板的平面形状特征和子板的订单信息制定优化剪切策略。
[0011]所述步骤3包括：
[0012]步骤3.1：从宽厚板边缘轮廓的数据点中提取表示宽厚板两条侧边的数据点，其中同一侧轮廓的数据点依次保存在同一个集合中，得到包含一侧轮廓数据点的集合A、包含另一侧轮廓数据点的集合B；
[0013]步骤3.2：从集合A中等间距提取n个数据点作为左侧轮廓的采样点，并依次保存在集合 A'中；
[0014]步骤3.3：根据集合A'中第一个采样点和最后一个采样点确定一条直线L
L
，记为 Ax+By+C＝0，其中A、B、C为直线L
L
的系数；
[0015]步骤3.4：根据公式(2)，以遍历方式计算集合A'中除第一个采样点和最后一个采样点之外的其他所有采样点到直线L
L
的距离偏差分别记为
[0016][0017]式中，(x
j
,y
j
)表示第j个采样点；
[0018]步骤3.5：统计中绝对值最大的距离偏差作为宽厚板左侧的侧弯量C
L
，并记录C
L
对应的采样点坐标为(x
L
,y
L
)；
[0019]步骤3.6：从集合B中等间距提取n个数据点作为右侧轮廓的采样点，并依次保存在集合 B'中；
[0020]步骤3.7：根据集合B'中的所有采样点，重复步骤3.3～步骤3.5确定出距离偏差的绝对值中最大的距离偏差作为宽厚板右侧的侧弯量C
R
，并记录C
R
对应的采样点坐标为(x
R
,y
R
)；
[0021]步骤3.8：判断宽厚板的类型并确定有效宽度：若C
L
<0且C
R
<0，则定义宽厚板为左侧弯钢板，其有效宽度W
in
为点(x
R
,y
R
)到直线L
L
的距离；若C
L
＞0且C
R
＞0，则定义宽厚板为右侧弯钢板，其有效宽度W
in
为点(x
L
,y
L
)到直线L
R
的距离；若C
L
＞0且C
R
<0，则定义宽厚板为狗骨形钢板，其有效宽度W
in
为点(x
L
,y
L
)到(x
R
,y
R
)的距离；若C
L
<0且C
R
＞0，则定义宽厚板为鼓形钢板，其有效宽度W
in
为直线L
L
到L
R
的距离。
[0022]所述步骤4包括：
[0023]步骤4.1：根据子板的订单信息确定待剪切宽厚板的需求宽度W
R
，利用公式(3)计算待剪切宽厚板的需求长度L
R
：
[0024][0025]式中，表示订单中每个子板的长度，表示取样长度，m表示订单信息中子板的总个数；
[0026]步骤4.2：若宽厚板长度特征满足L
E
<L
R
且宽度特征满足W
in
＞W
R
，则剪切策略为：首先按照切头长度L
H
裁剪宽厚板的头部，然后按照订单信息上的每块子板的剪切要求依次剪切前 m
‑
1块子板，舍弃最后一块子板，所述剪切要求包括剪切尺寸要求和剪切余量要求；
[0027]步骤4.3：若宽厚板长度特征满足L
E
<L
R
且宽度特征满足W
in
≤W
R
，则剪切策略为：首先按照切头长度L
H
裁剪宽厚板的头部，然后根据订单信息上的前m
‑
1块子板的剪切要求确定粗分位置；
[0028]步骤4.4：若宽厚板长度特征满足L
R
≤L
E
<(L
R
+子板余量[0])且宽度特征满足W
in
＞W
R
，则剪切策略为：不进行任何剪切操作，其中，子板余量[0]表示订单信息上第一块子板的剪切余量；
[0029]步骤4.5：若宽厚板长度特征满足L
R
≤L
E
<(L
R
+子板余量[0])且宽度特征满足W
in
≤W
R
，则剪切策略为：不进行自动剪切操作，宽厚板从生产线上下线后可以进行人工火切；
[0030]步骤4.6：若宽厚板长度特征满足L...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于形状识别的宽厚板优化剪切方法，其特征在于，包括：步骤1：采集待剪切宽厚板的图像，并根据宽厚板的图像信息提取宽厚板边缘轮廓的数据点；步骤2：根据宽厚板的切头长度、切尾长度计算宽厚板的有效长度L
E
；L
E
＝L
L
‑
L
H
‑
L
T
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)式中，L
E
表示宽厚板的有效长度，L
L
表示宽厚板的实际测量长度，L
H
表示宽厚板需要剪切的头部长度，L
T
表示宽厚板需要剪切的尾部长度；步骤3：根据宽厚板边缘轮廓的数据点计算宽厚板的侧弯量和有效宽度；步骤4：根据宽厚板的平面形状特征和子板的订单信息制定优化剪切策略。2.根据权利要求1所述的一种基于形状识别的宽厚板优化剪切方法，其特征在于，所述步骤3包括：步骤3.1：从宽厚板边缘轮廓的数据点中提取表示宽厚板两条侧边的数据点，其中同一侧轮廓的数据点依次保存在同一个集合中，得到包含一侧轮廓数据点的集合A、包含另一侧轮廓数据点的集合B；步骤3.2：从集合A中等间距提取n个数据点作为左侧轮廓的采样点，并依次保存在集合A'中；步骤3.3：根据集合A'中第一个采样点和最后一个采样点确定一条直线L
L
，记为Ax+By+C＝0，其中A、B、C为直线L
L
的系数；步骤3.4：根据公式(2)，以遍历方式计算集合A'中除第一个采样点和最后一个采样点之外的其他所有采样点到直线L
L
的距离偏差分别记为分别记为式中，(x
j
,y
j
)表示第j个采样点；步骤3.5：统计中绝对值最大的距离偏差作为宽厚板左侧的侧弯量C
L
，并记录C
L
对应的采样点坐标为(x
L
,y
L
)；步骤3.6：从集合B中等间距提取n个数据点作为右侧轮廓的采样点，并依次保存在集合B'中；步骤3.7：根据集合B'中的所有采样点，重复步骤3.3～步骤3.5确定出距离偏差的绝对值中最大的距离偏差作为宽厚板右侧的侧弯量C
R
，并记录C
R
对应的采样点坐标为(x
R
,y
R
)；步骤3.8：判断宽厚板的类型并确定有效宽度：若C
L
<0且C
R
<0，则定义宽厚板为左侧弯钢板，其有效宽度W
in
为点(x
R
,y
R
)到直线L
L
的距离；若C
L
＞0且C
R
＞0，则定义宽厚板为右侧弯钢板，其有效宽度W
in
为点(x
L
,y
L
)到直线L
R
的距离；若C
L
＞0且C
R
<0，则定义宽厚板为狗骨形钢板，其有效宽度W
in
为点(x
L
,y
L
)到(x
R
,y
R
)的距离；若C
L
<0且C
R
＞0，则定义宽厚板为鼓形钢板，其有效宽度W
in
为直线L
L
到L
R
的距离。3.根据权利要求1所述的一种基于形状识别的宽厚板优化剪切方法，其特征在于，所述步骤4包括：步骤4.1：根据子板的订单信息确定待剪切宽厚板的需求宽度W
R
，利用公式(3)计算待剪切宽厚板的需求长度L
R
：
式中，表示订单中每个子板的长度，表示取样长度，m表示订单信息中子板的总个数；步骤4.2：若宽厚板长度特征满足L
E
<L
R
且宽度特征满足W
in
＞W
R
，则剪切策略为：首先按照切头长度L
H
裁剪宽厚板的头部，然后按照订单信息上的每块子板的剪切要求依次剪切前m
‑
1块子板，舍弃最后一块子板，所述剪切要求包括剪切尺寸要求和剪切余量要求；步骤4.3：若宽厚板长度特征满足L
E
<L
R
且宽度特征满足W
in
≤W
R
，则剪切策略为：首先按照切头长度L
H
裁剪宽厚板的头部，然后根据订单信息上的前m
...

【专利技术属性】
技术研发人员：李旭，苏亚华，张殿华，曹剑钊，丁敬国，董梓硕，韩月娇，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：