中厚钢板轮廓检测中线激光端点提取算法研究

提出了一种基于二次投影的边缘信息提取算法,并将这种算法应用于线激光端点的坐标提取.利用面阵CMOS相机获取入射在中厚板带钢表面的线激光图像,利用一次投影算法对预处理后图像进行处理,提取图像中激光线中心线的纵向位置坐标,并以它为基准,上下各取2行共5行作为提取图像中激光线端点位置坐标的目标行;然后,利用二次投影改进算法对这5行激光线分别进行处理,获取每行激光线端点的亚像素位置坐标,对该坐标值进行加权平均处理,所得值即为图像中激光线的端点位置坐标.所提出的二次投影改进算法不仅实现了目前中厚板形貌的非接触式测量,也提高了实际应用的检测精度.该算法光线端点检测精度可达0.003 5 pixel,在工程中具有较大的应用价值.

基于投影统计特征与K均值聚类的十字光斑中心定位算法

以光斑中心准确定位为核心问题的激光三角法广泛应用于轧钢平直度检测系统中。针对湿平整后钢板形貌检测中面临的液滴干扰,为保持光斑中心提取的准确性和鲁棒性,提出了一种十字激光光斑中心定位算法。该算法首先采集所有十字光斑像素在多个方向的投影值,投影方向自图像坐标系X轴正方向开始0到π之间均匀分布;然后通过构建频数直方图,利用K均值聚类算法确定光条投影值边界;最后通过坐标变换求得十字光斑中心坐标。通过计算机仿真与实验,比较了该算法与直线拟合法在施加液滴干扰前后,对十字光斑进行中心定位的精度与鲁棒性。结果表明:该算法在液滴干扰下的重复定位结果可靠,置信度为99%的置信椭圆面积大约相当于三种点激光中心定位算法的2%。因此,该算法不仅能够在液滴干扰下准确定位十字光斑中心,而且使十字激光较点激光体现出更好的重复定位精度。