基于图像处理的汽车用棒材轧制氧化黑带宽度智能测量模型

耳子缺陷是棒材轧制的常见缺陷种类,且不易消除,为实现耳子缺陷的的智能化预判并指导消除,文章通过观察发现,在轧制过程中,棒材与空气接触的部分会被空气氧化,形成一个黑色条状表面,而该黑带宽度越窄,越容易产生耳子。但是该黑带宽度的自动测量,目前几乎没有相关研究。实际生产中,对于哈夫面宽度的测量主要依靠人工目测,主观随机性较大。文章提出了一种基于高速相机快速抓取图像,通过对图像进行识别,可以对哈夫面氧化黑带宽度进行智能测量,能够为相关后续工艺参数的优化提供数据支撑,也对进一步指导工业生产具有重要的工程意义。