【技术实现步骤摘要】
一种轧制棒线材剪切废料尺寸的测量方法和装置
[0001]本专利技术属于自动检测
，更具体地，涉及一种轧制棒线材剪切废料尺寸的测量方法和装置。
技术介绍
[0002]我国当前生产线所应用的短应力轧机自动化程度低，一般通过人工对辊缝进行微量的精调，只能实现定长剪切。在此条件下出于生产安全考虑，生产参数的设置往往导致剪切废料的长度存在较大盈余，使得原材料利用率相对低下。因此，剪切废料外形尺寸是实现轧机自动化控制的关键指标，有必要对其进行在线测量。
[0003]目前常见的棒线材尺寸测量主要集中在产品直径测量方面，例如测径仪等设备的应用，对于剪切废料及其包括长度在内的外形尺寸和特征关注相对缺乏。
[0004]在线测量过程中，生产设备输出的剪切废料温度可达800℃以上，亦可以产生特定波长范围内的辐射光。借助滤光片的视觉测量手段无需与被测物体接触的特点较好地符合该场景下的应用需求。测量剪切废料尺寸的前提是将其与背景图像分割开来，虽然传统算法例如阈值分割算法和边缘检测算法可以实现这一目标，但其中的参数需要进行人为设置，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种轧制棒线材剪切废料尺寸的测量方法，其特征在于，所述测量方法包括以下步骤：S1获取所述棒线材剪切废料的原始图像并预处理，得到预处理图像；S2对所述预处理图像进行轮廓标注以生成对应的二值化标签，将轮廓标注后的所述预处理图像划分为尺寸相同的多个图像
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标签子图；S3将所述图像
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标签子图划分为训练数据集和验证数据集，并利用所述训练数据集训练UNet神经网络模型，利用验证数据集验证训练后的所述UNet神经网络模型；S4将待测样品的图像预处理并划分为子图后输入步骤S3中训练好的所述UNet神经网络模型中进行分割，以获得多个分割子图；S5基于步骤S4中所述分割子图的位置信息，将步骤S4中获得的所述分割子图合并，从而得到所述待测样品的完整分割图像；S6获取所述完整分割图像的最小外接矩形，以距离所述最小外接矩形两端第一偏移量处的所述完整分割图像的像素点为起点，沿横坐标方向遍历预设数量的像素点，以确定所述待测样品上的外形不规则段和外形规则段的分界点，基于所述分界点获取所述待测样品的不规则段尺寸。2.如权利要求1所述的一种轧制棒线材剪切废料尺寸的测量方法，其特征在于，步骤S1中，对所述原始图像进行预处理的步骤包括：对所述原始图像分别进行尺寸归一化、直方图归一化和降采样处理。3.如权利要求2所述的一种轧制棒线材剪切废料尺寸的测量方法，其特征在于，对所述原始图像进行尺寸归一化处理的步骤包括：当所述原始图像尺寸大于预设尺寸时，剪裁所述原始图像边缘直至符合所述预设尺寸；当所述原始图像尺寸小于所述预设尺寸时，制作所述预设尺寸的黑色掩膜，并将所述原始图像填充于其中。4.如权利要求1所述的一种轧制棒线材剪切废料尺寸的测量方法，其特征在于，步骤S3中，以二元交叉熵损失函数作为优化目标，并以平均交并比作为辅助观测指标训练所述UNet神经网络模型。5.如权利要求1所述的一种轧制棒线材剪切废料尺寸的测量方法，其特征在于，步骤S6中，沿横坐标方向遍历的预设数量的像素点大于等于300个；优选的，所述第一偏移量为大于等于10个像素点。6.如权利要求1所述的一种轧制棒线材剪切废料尺寸的测量方法，其特征在于，步骤S6中，确定所述待测样品上的外形不规则段和外形规则段的分界点的具体步骤包括：S61获取所述完整分割图像的最小外接矩形，沿所述最小外接矩形的横坐标方向遍历预设数量的像素点，遍历时，确定每个像...
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