一种制造技术

本申请涉及高速线材生产线技术领域，特别涉及一种

【技术实现步骤摘要】
一种C型钩倾斜检测方法、装置及计算设备


[0001]本申请涉及高速线材生产线
，特别涉及一种
C
型钩倾斜检测方法
、
装置及计算设备
。

技术介绍

[0002]钩式运输分段传动
P/F(Power/Free)
运输线是高速线材生产的主要设备，
C
型钩是
PF
运输线的重要组成部分
。
轧制后的线材在收集区通过转运小车运送至
PF
线的
C
型钩上，
C
型钩通过驱动装置和链条前进，按照工序移动到指定位置，完成打包
、
称重
、
挂牌
、
卸卷等操作
。
[0003]在钢卷转运到
C
型钩的过程中，如果因为小车位置不合适，有可能导致
C
型钩发生倾斜，严重时可能会造成倾翻事故
。
一旦发生倾翻事故，会造成设备损坏
、
生产中断等事故，给企业带来极大损失
。
[0004]需要在生产过程中对
C
型钩的倾斜角度实时进行检测，确保生产的安全顺行
。
目前，
C
型钩倾斜检测主要靠人工依据肉眼观察来自主判断，人工劳动强度大，成本高，准确性低，及时性差，很难做到实时检测及预警
。
[0005]因此，亟需
C
型钩倾斜检测方法以解决上述问题
。

技术实现思路

[0006]鉴于现有技术的以上问题，本申请提供一种
C
型钩倾斜检测方法
、
装置及计算设备，其能够实时检测
C
型钩倾斜，受外界影响小准确性高，并且容易实现，能够有效减小人力物力成本
。
[0007]为达到上述目的，本申请第一方面提供一种
C
型钩倾斜检测方法，包括：
[0008]获取实时采集的包含至少两个定位标识的
C
型钩图像；
[0009]在
C
型钩图像中设置包含的至少两个定位标识的
RIO
区域图像；
[0010]对
RIO
区域图像进行处理，得到的至少两个定位标识对应的外接矩形图像；
[0011]根据外接矩形图像中心点连成的直线与水平方向的夹角，得到
C
型钩倾斜角度
。
[0012]本实施方式中，通过对实时采集的至少两个定位标识的图像进行处理，得到外接矩形图像中心点连成的直线与水平方向的夹角，并以此确定
C
型钩倾斜角度
。
能够实时检测
C
型钩倾斜角度，受外界影响小
、
准确性高，并且容易实现，能够有效减小人力物力成本
。
[0013]作为第一方面的一种可能的实现方式，对
RIO
区域图像进行处理，得到的至少两个定位标识对应的外接矩形图像，包括：
[0014]对
RIO
区域图像进行旋转修正处理，得到第一图像；
[0015]对第一图像进行颜色空间转换处理，得到第二图像；
[0016]对第二图像进行二值化处理，得到第三图像；
[0017]对第三图像进行轮廓检测，得到的至少两个定位标识的轮廓；
[0018]对至少两个定位标识的轮廓绘制外接矩形
。
[0019]本实施方式中，对
RIO
区域图像进行旋转修正，能够消除因工业相机或摄像头安装问题造成两个定位标识不在垂直直线上的情况
。
对第一图像进行颜色空间转换处理
,
能够消除环境光的干扰，以提升准确度
。
对第二图像进行二值化处理，能够去除噪点使图像更清晰
、
增强对比度易于区分定位标识与背景
、
还能够加速图像处理速度等
。
对第三图像进行轮廓检测，能够忽略背景和图像内部的纹理以及噪声干扰的影响，有效提升检测的准确度
。
[0020]作为第一方面的一种可能的实现方式，对第二图像进行二值化处理前，还包括：
[0021]将第二图像的
RGB
彩色图像转换为
GRAY
灰度图像
。
[0022]本实施方式中，将
RGB
彩色图像转换为
GRAY
灰度图像，能够减小环境光的影响，还能够较小原始
RGB
彩色图像的数据量，有利于提升后续处理的准确度和速度
。
[0023]作为第一方面的一种可能的实现方式，对第三图像进行轮廓检测，得到的至少两个定位标识的轮廓，包括：
[0024]对图像进行腐蚀和膨胀处理，得到消噪图像；
[0025]对消噪图像进行轮廓检测，得到的至少两个定位标识的轮廓
。
[0026]本实施方式中，对图像进行腐蚀和膨胀处理，可以消除定位标识图像的边界点，消除小于结构元素的噪声点，可添补定位标识图像中的空洞，可以提升图像处理的准确度
。
[0027]作为第一方面的一种可能的实现方式，还包括：
[0028]对转换为
GRAY
灰度图像的第二图像进行阈值处理，得到黑白的第三图像；
[0029]其中，阈值处理中，将像素值大于预设阈值的像素点的值设置为1，将小于预设阈值的像素点的值设置为
0。
[0030]本实施方式中，通过阈值处理能够有效实现图像前景和背景分离，得到清晰的定位标识图像
。
[0031]作为第一方面的一种可能的实现方式，得到外接矩形图像中心点，其获得步骤包括：
[0032]获取外接矩形的顶点坐标；
[0033]根据的顶点坐标计算外接矩形的中心点坐标
。
[0034]作为第一方面的一种可能的实现方式，根据外接矩形图像中心点连成的直线与水平方向的夹角，得到
C
型钩的倾斜角度，包括：
[0035]通过直线方程，对外接矩形图像中心点连成的直线与水平方向进行夹角计算，得到第一夹角；
[0036]将第一夹角减去
90
°
，得到
C
型钩在水平方向的倾斜角度
。
[0037]本申请第二方面提供一种
C
型钩倾斜检测装置，包括：
[0038]实时图像采集模块，用于获取实时采集的包含至少两个定位标识的
C
型钩图像；
[0039]图像处理模块，用于在
C
型钩图像中设置包含的至少两个定位标识的
RIO
区域图像；
[0040]图像处理模块，还用于对
RIO
区域图像进行处理，得到的至少两个定位标识对应本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种
C
型钩倾斜检测方法，其特征在于，包括：获取实时采集的包含至少两个定位标识的
C
型钩图像；在所述
C
型钩图像中设置包含所述的至少两个定位标识的
RIO
区域图像；对所述
RIO
区域图像进行处理，得到所述的至少两个定位标识对应的外接矩形图像；根据所述外接矩形图像中心点连成的直线与水平方向的夹角，得到
C
型钩倾斜角度
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述
RIO
区域图像进行处理，得到所述的至少两个定位标识对应的外接矩形图像，包括：对所述
RIO
区域图像进行旋转修正处理，得到第一图像；对所述第一图像进行颜色空间转换处理，得到第二图像；对所述第二图像进行二值化处理，得到第三图像；对所述第三图像进行轮廓检测，得到所述的至少两个定位标识的轮廓；对所述的至少两个定位标识的轮廓绘制外接矩形
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述第二图像进行二值化处理前，还包括：将所述第二图像的
RGB
彩色图像转换为
GRAY
灰度图像
。4.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述第三图像进行轮廓检测，得到所述的至少两个定位标识的轮廓，包括：对所述第三图像进行腐蚀和膨胀处理，得到消噪图像；对所述消噪图像进行轮廓检测，得到所述的至少两个定位标识的轮廓
。5.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：对所述转换为
GRAY
灰度图像的所述第二图像进行阈值处理，得到黑白的所述第三图像；其中，所述阈值处理中，将像素值大于预设阈值的像素点的...

【专利技术属性】
技术研发人员：范维新，惠秦川，
申请(专利权)人：北京佰能盈天科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：