【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及钢卷开卷的无人化检测，具体地涉及一种钢卷开卷前的抽芯异常检测方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、抽芯是指钢卷装入开卷机的芯轴时钢卷内侧被芯轴抽出塔形凸起的现象，此段塔型凸起的部分称之为钢卷的抽卷，严重的抽卷会影响夹带头抓取钢卷带头的准确度，同时，还会由于钢卷的应力分布不均使得开卷过程存在安全事故的风险，因此必须及时发现上卷后的抽芯问题。抽芯高度是评估抽芯问题严重程度的指标，抽卷与钢卷未抽出的端面之间的距离为抽芯高度，肉眼无法精确估计，近距离测量也十分不安全，有鉴于此，提出本专利技术申请。
技术实现思路
1、为了解决人工测量钢卷的抽芯高度十分不安全，且无法通过肉眼精确检测钢卷抽芯高度的问题，本专利技术提供一种钢卷开卷前的抽芯异常检测方法、系统、设备及介质。
2、本专利技术为解决上述技术问题，提供一种钢卷开卷前的抽芯异常检测方法，采用斜对开卷机轴心的图像采集装置采集钢卷现场图像，所述检测方法包括：提取现场图像中的钢卷特征，并输出钢卷的内卷轮廓和抽卷轮廓；结合上卷机芯轴的端面和内卷轮廓拟合椭圆方程，并计算内卷的内径长度；结合抽卷轮廓和标定参数计算抽卷的抽芯高度；根据抽芯高度和内径长度的比值计算抽芯比，并将抽芯比与预设值进行对比以检测钢卷是否发生抽芯异常；其中，所述标定参数包括开卷机芯轴相对图像采集装置的位置数据和角度数据。
3、在本专利技术的实施例中，在提取现场图像中的钢卷特征，并输出钢卷的内卷轮廓和抽卷轮廓的步骤中，进一步包括：根据钢卷的数据标
4、在本专利技术的实施例中，在结合上卷机芯轴的端面和内卷轮廓拟合椭圆方程，并计算内卷的内径长度的步骤之前，进一步包括：采用凸包算法绘制包围内卷轮廓的最小凸多边形；根据最小凸多边形计算内卷面积并将其于预设的内卷面积进行对比；当计算的内卷面积小于预设的内卷面积时，确定钢卷为误检或者钢卷被遮挡，并停止抽芯异常检测；当计算的内卷面积大于预设的内卷面积时，结合上卷机芯轴的端面和内卷轮廓拟合椭圆方程。
5、在本专利技术的实施例中，在结合上卷机芯轴的端面和内卷轮廓拟合椭圆方程，并计算内卷的内径长度的步骤中，进一步包括：采集上卷机芯轴圆心并提取芯轴圆心的像素点坐标；计算芯轴轮廓至内卷轮廓间最短线段，并根据最短线段将芯轴圆心投影至内卷轮廓所在的端面以生成内卷圆心；采集内卷轮廓上的至少三个像素点，并提取像素点的像素坐标；结合内卷圆心和至少三个像素点的坐标拟合椭圆方程；根据内卷的椭圆方程计算内卷的长短径长度。
6、在本专利技术的实施例中，在结合抽卷轮廓和标定参数计算抽卷的抽芯高度的步骤中，进一步包括：将抽卷轮廓围合的区域投影到开卷机芯轴上，形成抽卷轮廓的投影点集；在投影点集中计算各个投影点与内卷轮廓之间的距离数值，并根据标定参数对最大的距离数值进行三角函数变换获得抽芯高度。
7、在本专利技术的实施例中，在将抽卷轮廓围合的区域投影到开卷机芯轴上，形成抽卷轮廓的投影点集的步骤之后，进一步包括：根据投影点集中的像素点数量计算抽卷的投影面积；将投影面积与预设面积进行比较；当投影面积小于预设面积时，确定钢卷抽芯高度正常；当投影面积大于预设面积时，计算抽芯高度。
8、在本专利技术的实施例中，在根据抽芯高度和内径长度的比值计算抽芯比，并将抽芯比与预设值进行对比以检测钢卷是否发生抽芯异常的步骤中，进一步包括：当抽芯比大于预设值时，判定钢卷发生抽芯异常；当抽芯比小于预设值时，判定钢卷未发生抽芯异常。
9、本专利技术为解决上述技术问题，还提供一种钢卷开卷前的抽芯异常检测系统，所述检测系统包括：图像采集模块，用于采集斜对开卷机轴心的现场图像；特征提取模块，用于提取现场图像中的钢卷特征，并输出钢卷的内卷轮廓和抽卷轮廓；第一计算模块，结合上卷机芯轴的端面和内卷轮廓拟合椭圆方程，并计算内卷的内径长度；第二计算模块，结合抽卷轮廓和标定参数计算抽卷的抽芯高度；异常检测模块，根据抽芯高度和内径长度的比值计算抽芯比，并将抽芯比与预设值进行对比以检测钢卷是否发生抽芯异常；其中，所述标定参数包括开卷机芯轴相对图像采集装置的位置数据和角度数据。
10、本专利技术为解决上述技术问题，还提供一种钢卷开卷前的抽芯异常检测设备，其特征在于：所述检测设备包括上位机和斜对开卷机轴心图像采集装置，所述图像采集装置用于采集开卷机的现场图像，所述上位机被配置成：提取现场图像中的钢卷特征，并输出钢卷的内卷轮廓和抽卷轮廓；结合上卷机芯轴的端面和内卷轮廓拟合椭圆方程，并计算内卷的内径长度；结合抽卷轮廓和标定参数计算抽卷的抽芯高度；根据抽芯高度和内径长度的比值计算抽芯比，并将抽芯比与预设值进行对比以检测钢卷是否发生抽芯异常；其中，所述标定参数包括开卷机芯轴相对图像采集装置的位置数据和角度数据。
11、本专利技术为解决上述技术问题，还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，一个或多个所述程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述的检测方法。
12、相比现有技术，本专利技术的有益效果在于：
13、通过图像采集装置采集钢卷现场的图像，然后根据数据标注方案从图像中提取钢卷的内卷轮廓和抽卷轮廓，进而根据内卷轮廓和抽卷轮廓分别计算内卷的内径长度和抽卷的抽芯高度，再根据抽芯高度和内径长度计算抽芯比，并将抽芯比与预设值进行对比以检测钢卷是否发生抽芯异常，整个检测过程无需人工参与，杜绝了人工测量散卷高度的安全隐患，经过在钢卷厂的实际应用，并统计出本专利技术在进行钢卷的抽芯异常检测结果的准确率较高。
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1.一种钢卷开卷前的抽芯异常检测方法，采用斜对开卷机轴心的图像采集装置采集钢卷现场图像，其特征在于，所述检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的钢卷开卷前的抽芯异常检测方法，其特征在于：在提取现场图像中的钢卷特征，并输出钢卷的内卷轮廓和抽卷轮廓的步骤中，进一步包括：
3.根据权利要求1所述的钢卷开卷前的抽芯异常检测方法，其特征在于：在结合上卷机芯轴的端面和内卷轮廓拟合椭圆方程，并计算内卷的内径长度的步骤之前，进一步包括：
4.根据权利要求1所述的钢卷开卷前的抽芯异常检测方法，其特征在于：在结合上卷机芯轴的端面和内卷轮廓拟合椭圆方程，并计算内卷的内径长度的步骤中，进一步包括：
5.根据权利要求1所述的钢卷开卷前的抽芯异常检测方法，其特征在于：在结合抽卷轮廓和标定参数计算抽卷的抽芯高度的步骤中，进一步包括：
6.根据权利要求5所述的钢卷开卷前的抽芯异常检测方法，其特征在于：在将抽卷轮廓围合的区域投影到开卷机芯轴上，形成抽卷轮廓的投影点集的步骤之后，进一步包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的钢卷开卷前的抽芯异
8.一种钢卷开卷前的抽芯异常检测系统，其特征在于：所述检测系统包括：
9.一种钢卷开卷前的抽芯异常检测设备，其特征在于：所述检测设备包括上位机和斜对开卷机轴心图像采集装置，所述图像采集装置用于采集开卷机的现场图像，所述上位机被配置成：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，一个或多个所述程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1～7任一项所述的检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种钢卷开卷前的抽芯异常检测方法，采用斜对开卷机轴心的图像采集装置采集钢卷现场图像，其特征在于，所述检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的钢卷开卷前的抽芯异常检测方法，其特征在于：在提取现场图像中的钢卷特征，并输出钢卷的内卷轮廓和抽卷轮廓的步骤中，进一步包括：
3.根据权利要求1所述的钢卷开卷前的抽芯异常检测方法，其特征在于：在结合上卷机芯轴的端面和内卷轮廓拟合椭圆方程，并计算内卷的内径长度的步骤之前，进一步包括：
4.根据权利要求1所述的钢卷开卷前的抽芯异常检测方法，其特征在于：在结合上卷机芯轴的端面和内卷轮廓拟合椭圆方程，并计算内卷的内径长度的步骤中，进一步包括：
5.根据权利要求1所述的钢卷开卷前的抽芯异常检测方法，其特征在于：在结合抽卷轮廓和标定参数计算抽卷的抽芯高度的步骤中，进一步包括：
6.根据权利要求5所...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘华林，侯平银，朱俸泽，陈仁，谭胜虎，
申请(专利权)人：北京瓦特曼智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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