基于機器視覺的軋鋼廠自動分鋼系統(tǒng)的研究及應(yīng)用.pdf

1、鋼鐵廠中的軋鋼廠主要是生產(chǎn)螺紋鋼和圓鋼,也稱棒材廠。棒材廠一般采用實重或定支的成捆出售方式。無論采用哪種出售方式,兩個必不可少的工作是統(tǒng)計一捆棒材中棒材個數(shù)和分離不同捆棒材。大多數(shù)棒材廠都是采用機械式人工計數(shù)和人工分離方式完成的,這種方式很容易出現(xiàn)統(tǒng)計錯誤和分鋼錯誤問題。一方面直接影響棒材廠經(jīng)濟效益,另一方面如果出現(xiàn)少支情況會降低棒材廠的信譽。
　　 本文提出了一種高效、易操作的棒材自動分鋼方式,稱作自動分鋼系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用先進

2、的圖像處理技術(shù),識別鏈床上的棒材并統(tǒng)計棒材個數(shù)。當(dāng)統(tǒng)計的棒材個數(shù)到達額定支數(shù)后,由上位機通過串口通訊給伺服驅(qū)動器發(fā)送相關(guān)的分鋼命令,伺服驅(qū)動器再控制高精度的伺服電機帶動端分機到達分鋼位置進行棒材端頭分離。然后,上位機控制若干中分機將端頭分開的棒材之間的距離拉大,直到完全分離。這樣就實現(xiàn)了棒材的自動完全分離,稱作完全分鋼。
　　 基于機器視覺的自動分鋼系統(tǒng)是在自動計數(shù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上設(shè)計實現(xiàn)的。自動計數(shù)系統(tǒng)通過采集棒材端面圖像來識別棒

3、材信息。本文采用的是在圖像處理識別目標物體中應(yīng)用比較廣泛的一種算法來確認棒材中心,這種算法稱作干杯算法。干杯算法是近期提出的一種類圓形目標識別方法,該算法首先獲取目標圖像的類圓形模塊邊緣檢測信息,以及提取目標圖像邊緣時得到的邊緣梯度信息,然后增強圖像中類圓形模塊中心信息,采用中心聚合算法獲得類圓形模塊中心位置,再根據(jù)一定參數(shù)確定類圓形模塊中心。
　　 本課題研究的基于機器視覺的自動分鋼系統(tǒng)在山東萊蕪鋼鐵廠軋鋼一車間調(diào)試運行成功后

4、,進過一個月的使用已經(jīng)能到達現(xiàn)場的使用要求并被廠家認可,現(xiàn)已在該車間正式投入使用。本文研究的自動分鋼系統(tǒng)有兩大創(chuàng)新點:
　　 1)采用高精度、快速的伺服電機實現(xiàn)精確分鋼和快速分鋼。伺服電機的精度可達到微米級,電機轉(zhuǎn)速最高可達到3000r/min。利用該伺服電機實現(xiàn)的系統(tǒng)性能,即能保證分離成捆棒材的正確性,又不耽誤棒材廠生產(chǎn)車間正常的生產(chǎn)節(jié)奏。
　　 2)針對棒材出現(xiàn)復(fù)雜的疊層情況,本文提出了分鋼校正的設(shè)計方法。該方法先將