一种钢带冲孔连续加工的检测方法与流程

本发明涉及检测技术，尤其是涉及一种钢带冲孔连续加工的检测方法。

背景技术：

冲孔镀镍钢带是在冷轧白板钢带表面进行冲模冲孔，然后进行电化学镀镍得到的产品。它具有良好的电子导电能力和耐腐蚀性能，性价比高，适合大规模连续生产，被作为电池集流材料广泛使用。目前主要应用于MH-Ni电池、工具用镍镉电池、军工用烧结式电池及轨道交通用蓄电池极板制造等领域。

冲孔镀镍钢带加工过程中的冲制（冲孔）工序是产品形成的关键环节，冲孔孔径、横向孔距和纵向孔距等关键技术指标受制条件限制。现有检测冲孔钢带的方式是采用人工抽检方式，生产现场工人通过手动取样，然后通过兆丰二次元影像设备进行离线检测。采用人工检测存在如下缺陷：①检测效率低且容易漏检；②由于冲孔钢带是成卷是连续生产，生产过程中无法进行取样，导致即使出现生产问题，也无法及时发现问题，故人工检测难于适用与目前冲孔钢带加工制造工艺相匹配。

技术实现要素：

本发明提出一种钢带冲孔连续加工的检测方法，于对钢带暂停收卷操作时，通过图像识别获取冲孔后钢带表面图像，通过图像识别计算出冲孔加工的加工测量值以实现冲孔钢带的自动检测，提高检测效率及准确性。

一种钢带冲孔连续加工的检测方法，其包括步骤：

在冲孔钢带上方设置图像采集装置采集，确定图像采集装置采集与下方钢带上表面之间的焦距和物距；

标定像素当量，以通过像素当量将钢带的实际尺寸与图像采集装置采集到的钢带表面图像中像素数目之间建立量化对应关系；

当钢带暂停收卷操作时，图像采集装置采集开始获取冲孔钢带表面图像；

由工控机对采集到的钢带表面图像进行识别，计算出钢带冲孔加工的加工测量值。

其中，标定像素当量的步骤包括：

将标定板水平放置在检测台上，确保标定板边与图像采集装置的成像屏幕的坐标轴平行；

采集标定板图像，识别出标定板上的左右标记圆、上下标记圆，分别求取上下标记圆之间像素值及左右标记圆心之间像素值；

用上下标记圆和左右标记圆的实际距离分别除以两者之间的像素值，获得在固定焦距和固定物距条件下的像素当量。

其中，加工测量值包括钢带总宽度、钢带左边宽、钢带右边宽、冲孔圆直径、纵向孔距以及横向孔距。

其中，图像采集装置包括用于采集钢板左侧边缘图像的左侧相机以及用于采集钢板右侧边缘图像的右侧相机。

其中，计算钢带总宽度的步骤包括：分别以左/右侧边缘图像的图像中心点为起点，检测出左/右侧边界线，求得左/右侧边界线与左/右侧相机的中心点之间的第一距离；该第一距离再加上左侧相机的中心点与右侧相机的中心点之间的第二距离，得到总距离；该总距离乘以像素当量，得到钢带总宽度。

其中，所述钢带冲孔连续加工的检测方法还可以对计算得到的钢带总宽的偏差进行校正，方法过程如下：（1）分别求取左侧边缘图像、右侧边缘图像中的边缘点Pd的左侧偏移量△y1和右侧偏移量△y2；（2）根据相机标校参数（每个像素对应的实际距离为u），计算出实际的偏移量△s1=△y1*u和△s2=△y1*u；（3）计算出实际的钢带宽度w = △s1+△s2+d0，其中d0为两个左右侧相机中心的校准距离。

其中，计算冲孔圆直径的步骤包括：在钢带表面图像上随机选定搜索区域，截取搜索区域图像，阈值分割该搜索区域图像，筛选过滤得到冲孔斑点区域，对斑点进行拟合成冲孔的边缘，从而可以确定冲孔的圆心与直径，计算出冲孔面积和直径的平均值。

其中，孔间距计算的步骤包括：根据搜索区域截取图像，阈值分割图像，得到斑点图像，找出距离搜索区域中心最近的那个圆形斑点P，以P作为基点，横向自动生成包括5个斑点的矩形，再以横向的5个斑点纵向自动生成可以包括5个斑点的矩形，然后分别对横向5个矩形区域和纵向的5个矩形区域根据形状提炼出圆形斑点，分别计算出横向和纵向斑点间平均距离。

其中，所述钢带冲孔连续加工的检测方法还包括基于Blob算法分析钢带表面图像，判断冲孔中是否有无盲孔、连孔及披锋的缺陷。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

本发明在冲孔钢带上方设置图像采集装置获取图像，通过现有技术的图像识别技术即可准确的检测冲孔钢带在冲制工序过程中的关键技术指标，相比现有技术的人工检测，提高了检测效率及检测精准度，为实现冲孔钢带自动化生产加工提供了实现条件。另外，本发明结构简单，操作简易，可广泛用于现代化生产制造加工，具有较佳的推广运用前景。

附图说明

图1是本发明的图像采集装置接入钢带加工控制系统的示意图；

图2是本发明的流程示意图；

图3是部分钢带表面图像的示意图；

图4是右侧相机采集到包含钢带右侧边缘的表面图像的示意图。

具体实施方式

如图1所示，钢带加工产生线已有钢带加工控制系统，该钢带加工控制系统包括控制主机及收卷系统；而本发明提出的冲孔钢带的检测系统主要包括相连的工控机及图像采集装置，该工控机通过RS232接口与控制主机相连，并采用Modbus现场总线协议与控制主机通信。

收卷系统在控制主机的控制下，在冲孔加工过程中每冲制一段钢卷后再进行收卷，收卷到一定程度时停止收卷。当收卷系统检测到进行收卷信号时，收卷系统开始工作将钢带进行收卷作业，此时工控机控制图像采集装置停止图像采集；当控制主机收到收卷系统发出的暂停收卷信号时，工控机控制图像采集装置开始采集冲孔钢带上表面的图像。

图像采集装置获取到冲孔钢带上表面的图像后，图像由工控机或控制主机进行识别，测量冲孔钢带的加工参数，判断是否符合加工要求。其中，加工参数包括孔径值（即冲孔的直径，一般为1mm-2mm之间）、横向孔距值（即横向相邻两个冲孔的圆心之间的距离，一般为1mm-2mm之间）、纵向孔距值（即纵向相邻两个冲孔的圆心之间的水平距离，一般为2mm以上）、边宽值（即边缘冲孔的圆心与钢带边缘之间的距离，一般为2mm-60mm之间）、总宽值（即钢带左右边缘间距离，一般为80mm-400mm之间）。另外，各加工参数的公差一般为±0.10mm或者±0.15mm，除开总宽值的精度要求是0.03mm，其余项目检测精度要求达到0.015mm。

由于冲孔加工生产过程连续不间断作业，对于图像采集装置成像的稳定性和可靠性要求极高，本申请采用德国balser公司生产的工业相机，相机的分辨率为3840*2748像素，数据传输采用的GigE千兆以太网接口，工控机上扩展了一个带4个千兆网卡接口的接口板与图像采集装置相连，图像采集装置采集的图像数据通过以太网网络传输给工控机。

结合图2所示，在一个实施例中，本发明包括如下实现步骤：

步骤S1.在钢带冲孔加工后且于收卷之前经过路径上设立检测台，在检测台上方设置图像采集装置采集，确定图像采集装置采集与下方钢带上表面之间的焦距和物距，且在检测台下方设置由工控机控制的照明系统，通过照明系统提供亮度稳定且光线均匀不闪烁的光源，以方便后续的图像处理。

步骤S2. 预先标定像素当量，通过像素当量将钢带的实际尺寸与图像采集装置采集（又称为相机或工业相机）图像中像素数目之间建立量化对应关系，以便将图像距离和被测对象的真实距离对应起来，实现参数的实际测试需要。

本申请采用了标准件成像法对测量系统进行标定。具体标定过程为：①将标定板（标定板的尺寸5.6 mm *5.6mm，标定板上均匀分布了若干精度1um小孔）水平放置在检测台（后续钢带也将通过该检测台，即标定时的检测台与时间检测钢带时所用的检测台为同意额）上，确保标定板边与相机成像屏幕的坐标轴平行；②采集标定板图像，识别出标定板上的左右标记圆、上下标记圆，分别求取上下标记圆之间像素值及左右标记圆心之间像素值；③用上下标记圆和左右标记圆的实际距离分别除以两者之间的像素值，获得在固定焦距和固定物距条件下的像素当量。为提高检测精度，像素当量保留了12位小数，相机X轴（横向）像素方向上当量为0.003826796100mm，Y轴（纵向）方向上像素当量为0.003827779593mm。

步骤S3. 当钢带暂停收卷操作时，工控机控制图像采集装置采集开始获取冲孔后钢带表面图像。其中，部分钢带表面图像如图3所示。

步骤S4. 由工控机对采集到的钢带表面图像进行识别，计算出钢带冲孔加工的加工测量值，该加工测量值包括钢带的总宽度，钢带左边宽（即钢带左边缘到钢带第一列孔中心距离），钢带右边宽（即钢带右边缘到钢带第一列孔中心距离），冲孔圆直径，纵向孔距（即两列相邻圆孔中心之间的垂直距离），横向孔距（即两行相邻圆孔中心之间的垂直距离）等。其中，各个加个工测量值=像素当量（由步骤S1标定）×在钢带表面图像中相应的像素数。

（1）冲孔圆直径的测量。在钢带表面图像上随机选定搜索区域，截取搜索区域图像，阈值分割该搜索区域图像，筛选过滤得到冲孔斑点区域，对斑点进行拟合成冲孔的边缘，从而可以确定冲孔的圆心与直径，计算出冲孔面积和直径的平均值。

（2）纵向孔距测量。根据搜索区域截取图像，阈值分割图像，筛选过滤得到冲孔斑点区域，循环以每个冲孔的圆C为中心，寻找该圆C上方限定区域内寻找两个可以用来计算纵向孔距的圆C1和圆C2，分别对圆C、圆C1、圆C2提取拟合成圆。圆C1的圆心圆C2的圆心连线到圆C的圆心的垂直距离即纵向孔距。

（3）横向孔距测量。根据搜索区域截取图像，阈值分割图像，筛选过滤得到冲孔斑点区域，循环以每个冲孔的圆D为中心，寻找该圆D右方限定区域内寻找两个可以用来计算横向孔距的圆D1、圆D2，分别对圆D、圆D1、圆D2提取拟合成圆，计算圆D1的圆心、圆D2的圆心连线到圆D1的圆心的垂直距离即横向孔距。

（4）左右边宽测量。左右边宽是钢带品质的重要指标，边宽指的是从钢带最边缘到位置最外侧圆孔中心的距离，测量中求取一般测量7个边宽值，对边宽值求取平均值作为样品的边宽值。首先，求取边缘点，选择振幅最大的60个边缘点，选择其中80%的点进行直线拟合。

（5）测量钢带左右边宽和总宽。其中，左边宽测量执行完毕后，得出左边宽和边界线中心点；右边宽测量执行完毕后，得出右边宽和边界线中心点。 左右边宽测量执行完毕后，根据左右边界线中心点及标定得出的相机中心距，计算得出总宽（总宽的左右边宽没有关系）。

在一个实施例中，钢带的实际宽度较大，一台相机无法获取钢带实际宽度的图像，故图像采集装置采集包括三台已知间距的相机，左右两侧的相机分别获取钢带两侧边缘的图像、中间相机获取钢带中部的图像。在钢带图像二值化后，钢带实体部分是黑色的，而冲孔及钢带以外其他地方是白色的区域。

钢带总宽度的检测是通过边缘上的两个相机测量和预先校准好的相机距离共同确定的。总宽计算方法：以图4右侧相机拍摄的右侧边缘图像为例，图片中部横线与竖线交叉点即右侧相机的中心（该图像中心），右相机检测出钢带左边界线L₁，求取L₁到左相机中心像素距离D₁；同样的，左相机检测出钢带右边界线L₂，L₂到右相机中心距离D₂，左侧相机与右侧相机的中心距离P（相机标定后即可得出），则钢带总宽=D₁+P+D₂。在此基础上，还可以对计算得到的钢带总宽的偏差进行校正，方法过程如下：（1）分别求取左侧边缘图像、右侧边缘图像中的边缘点Pd的左侧偏移量△y1和右侧偏移量△y2；（2）根据相机标校参数（每个像素对应的实际距离为u），计算出实际的偏移量

△s1=△y1*u和△s2=△y1*u；（3）计算出实际的钢带宽度w = △s1+△s2+d0，其中d0为两个边缘相机中心的校准距离。

边宽计算法：检测出钢带边界线L₁，定位最外侧圆孔的圆心L2，计算L1（L2）的中点P(X,Y)，则P到L2（L1）的距离即为边宽距离。

当然，还可以基于Blob算法分析钢带表面图像，判断有无盲孔、连孔、披锋。盲孔、连孔有无判断：截取搜索区域图像，阈值分割图像，图像开闭操作，对斑点做面积过滤。白色斑点筛选后的面积超过门限的即为连孔，黑色斑点筛选后面积超过门限即为盲孔。白色斑点面积小于正常孔面积的即为孔披锋。

孔间距计算：根据搜索区域截取图像，阈值分割图像，得到斑点图像，找出距离搜索区域中心最近的那个圆形斑点P，以P作为基点，横向自动生成包括5个斑点的矩形，再以横向的5个斑点纵向自动生成可以包括5个斑点的矩形，然后分别对横向5个矩形区域和纵向的5个矩形区域根据形状提炼出圆形斑点，分别计算出横向和纵向斑点间平均距离。

孔径计算：对上面求取的孔5*5的斑点矩阵，分别计算出每个斑点的面积和直径，然后计算面积和直径的平均值。

由此可见，通过对钢带表面图像识别，在图像上测量出像素数量后，再乘以定标得到的像素当量，即可获得钢带冲孔加工的各种加工测量值。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。