熱軋圓鋼在飛機著陸定位中的應用

而傳統(tǒng)的表面缺陷無損檢測技術難以適應高速熱軋圓鋼生產(chǎn)線需求,熱軋圓鋼在飛機著陸定位中的應用 熱軋圓鋼表面缺陷視覺在線檢測算法研究熱軋圓鋼表面缺陷檢測技術是提高企業(yè)產(chǎn)品競爭力、改進生產(chǎn)工藝的關鍵技術之一.為了能夠?qū)崟r在線檢測表面缺陷,基于機器視覺的表面缺陷檢測技術應運而生,該技術檢測速度快、準確率高,而且能夠重現(xiàn)產(chǎn)品表面質(zhì)量情況,因此很多公司企業(yè)投入巨資對其進行研究。目前,基于機器視覺的熱軋圓鋼表面缺陷檢測技術在歐美發(fā)展的較為成熟,并且已有相關檢測系統(tǒng)投入運行,而國內(nèi)在這方面的研究剛處于起步階段,與國外差距較大,這在一定程度上影響了國熱軋圓鋼產(chǎn)品的市場競爭力,因而此項技術急需發(fā)展研究。首先,開展硬件系統(tǒng)研究。設計了熱軋圓鋼表面缺陷檢測系統(tǒng)總體方案,對相機的個數(shù)選擇進行了分析,設計了光照系統(tǒng)；根據(jù)縱向分辨率檢測要求選擇了相機的類型和具體型號,根據(jù)橫向分辨率要求確定了鏡頭的焦距,并選擇出合適的鏡頭型號,比較了不同光源的特點,選擇了適合本課題的光源類型,通過景深的計算驗證了所選擇硬件的正確性；

介紹了圖像采集裝置,并進行了圖像采集實驗,分析了各個參數(shù)對圖像采集的影響,列舉了不同類型的圓鋼表面圖像；分析了熱軋圓鋼表面圖像成像結(jié)果,總結(jié)了影響圓鋼表面成像的三個因素；最后對采集的圓鋼表面原始圖像特征進行了定性和定量分析。其次,提出了改進的局部邊界搜索算法用于進行圓鋼圖像的提取,去除了采集的原始圖像中存在無用背景信息,僅保留了圓鋼圖像信息,減少了圖像處理數(shù)據(jù),避免了圓鋼邊界被誤檢為缺陷的情況；分析了圓鋼表面圖像中存在噪聲類型,建立了圖像退化模型和噪聲模型,得出圖像中存在噪聲主要為高斯噪聲；比較了不同濾波算法對圓鋼表面圖像的降噪效果,得出最適合本課題的濾波方法；利用理想低通濾波器進行噪聲濾除,比較了矩形濾波器和圓形濾波器的降噪效果,最終確定了矩形濾波器濾波算法。然后,分析了凹坑缺陷在圖像中的表現(xiàn)特征,得出利用列像素檢測凹坑缺陷更為有效；提出基于三角函數(shù)和韋伯對比度的凹坑檢測改進算法,討論了圖像灰度值的修正方法、正弦核函數(shù)周期的選擇以及閾值的選取問題,得到較好的檢測效果,但是算法受凹坑缺陷尺寸大小限制；提出了基于下包絡韋伯對比度的凹坑缺陷檢測算法,介紹了韋伯定律及其在視覺中的應用,引入了下包絡、韋伯對比度和下包絡韋伯對比度的概念,然后詳細闡述了具體的檢測算法,仿真實驗結(jié)果表明該算法對于熱軋圓鋼表面凹坑缺陷具有非常高的檢出率并且不受缺陷尺寸大小的影響。提出基于局部環(huán)形對比度的熱軋圓鋼表面缺陷實時檢測算法,該算法可以檢測熱軋圓鋼表面產(chǎn)生的凹坑、刮傷和耳子等常見缺陷,并且具有較高的檢出率和低誤檢率。首先分析這些缺陷在圖像中表現(xiàn)出的共同特征,即缺陷所在處與局部背景圖像之間存在較大的灰度對比度,這是該算法的檢測依據(jù),然后引入了局部環(huán)形背景和局部環(huán)形對比度的概念,并且利用已有的圖像數(shù)據(jù)得出檢測閾值與局部環(huán)形背景灰度均值之間的關系,使得閾值具有自適應性,檢測結(jié)果更為準確,最后詳細介紹了算法的具體實施過程,12cr1mov合金管并且進行實驗仿真,實時性測試實驗表明該算法能夠保證熱軋圓鋼表面缺陷的線檢測。最后,為了測試所研究檢測算法在真實熱軋圓鋼現(xiàn)場的應用效果,對前面提出的缺陷檢測算法進行了編程實現(xiàn),嵌入到線陣相機里檢驗效果。介紹了軟件系統(tǒng)的整體框架和程序界面,分析了進行相機二次開發(fā)所做的主要內(nèi)容；為了驗證算法的有效性,即嵌入到相機的檢測算法實時檢測效果是否與實驗室仿真結(jié)果一致,首先在車間磨床上進行了離線測試,即將一段圓鋼成品放置于磨床上,使其來回縱向運動模擬圓鋼軋制時的情形,測試結(jié)果表明二次開發(fā)后的線陣相機檢測結(jié)果與算法在實驗室的仿真結(jié)果一致,因此算法可行,并且討論了不同光強對于圖像采集質(zhì)量的影響；然后將該系統(tǒng)應用于熱軋圓鋼現(xiàn)場進行在線測試,結(jié)果表明所研制的表面缺陷檢測系統(tǒng)可以有效的檢出圓鋼軋制過程中產(chǎn)生的常見缺陷,并且實時性較好,可以進行工業(yè)化應用。差分GPS/姿態(tài)傳感器/機器視覺在飛機著陸定位中的應用 精確定位對于飛機的夜間著陸是一個重要的問題。本文討論了融合視覺的圖像數(shù)據(jù),姿態(tài)傳感器的姿態(tài)數(shù)據(jù)以及差分GPS位置數(shù)據(jù),再利用擴展卡爾曼濾波方法對飛機夜間著陸時相對于跑道的位置進行定位。飛機著陸中利用機載攝像機(CCD拍攝跑道燈光分布的實時圖,同時再利用已知的機場燈光分布信息和姿態(tài)信息以及GPS位置信息,通過假設的攝像機模型可以得到同一時刻跑道的預測圖,提取跑道實時圖和跑道預測圖的特征并比較它差異,利用擴展卡爾曼濾波不斷的修正跑道預測圖,當這兩種圖像的特征逼近到一定的誤差范圍內(nèi)時,就可對飛機相對于跑道的位置進行定位。仿真的結(jié)果證明了這種算法的可行性。