本实用新型属于工业测量技术领域，具体涉及一种基于图像处理的钢管测量装置。
背景技术：
钢制管材在日常生活中使用非常普遍。在一些钢管制造厂中，对生产的成品钢管都需要按照严格标准进行尺寸以及重量的测量，分析记录的测量结果便于后续提升生产质量和效率。传统的方式是采用人工测量，到目前为止这仍然是很多钢管制造厂采用的方式，这项工作既繁琐又劳动强度大，尤其对于不同类型的钢管而言，测量难度极大。由于传统的测量采用接触式的方式，这样容易造成测量设备的损坏，因此维护成本较高且不具备通用性，对于不同的测量环境需要设计特定的测量系统。
技术实现要素：
针对现有技术中存在的上述问题，本实用新型提供了一种基于图像处理的钢管测量装置，该装置将图像处理与工业测量相结合，采用图像处理与自动化相结合的方式测量钢管的内外径以及长度和重量，操作简单，通用性强，具有较好的实时性和精确性，能极大的提高测量效率。
为此，本实用新型采用了以下技术方案：
一种基于图像处理的钢管测量装置，包括机架、图像采集与处理单元、步进传送单元、测重单元；所述机架用于放置钢管；所述步进传送单元用于传送钢管；所述测重单元用于测量钢管的重量；所述图像采集与处理单元用于采集钢管图片并得到处理的结果，所得结果包括钢管的内径、外径以及钢管的长度。
进一步地，所述图像采集与处理单元包括相机、平行背光源、图像处理单元、镜头和图像辅助测量单元；所述相机位于机架左侧下方，相机上设有镜头，镜头正对钢管左侧端口；所述平行背光源位于机架左侧上方，与镜头相对；所述图像处理单元与相机连接，用于处理钢管图像；所述图像辅助测量单元位于机架的左侧，用于辅助测量钢管。
进一步地，所述机架的纵向轴线与钢管的放置方向一致。
进一步地，所述步进传送单元包括步进电机、传送带和传送控制单元；所述传送带用于传送钢管，所述传送控制单元记录传送的距离，所述步进电机用于提供传送的动力。
进一步地，所述测重单元包括称重梁和支板，所述称重梁沿机架纵向方向，所述支板置于称重梁下面起支撑作用，用于测量钢管的质量。
进一步地，所述步进传送单元和测重单元集成在所述机架上。
与现有技术相比，本实用新型的有益效果是：
(1)在钢管测量中采用图像处理与自动化相结合的方法，提高了生产效率，降低了劳动的强度。
(2)测量采用非接触的方式，不会对测量设备造成损坏。
(3)操作简便，通用性强，成本低。
附图说明
图1是本实用新型所提供的一种基于图像处理的钢管测量装置的结构示意图。
图2是本实用新型实施例所提供的钢管首端面图像示意图。
图3是本实用新型实施例所提供的钢管管身图像示意图。
图4是本实用新型实施例所提供的钢管末端面图像示意图。
附图标记说明：1、机架；2、相机；3、平行背光源；4、步进传送单元；5、测重单元；6、图像处理单元；7、镜头；8、图像辅助测量单元。
具体实施方式
下面结合附图以及具体实施例来详细说明本实用新型，其中的具体实施例以及说明仅用来解释本实用新型，但并不作为对本实用新型的限定。
如图1所示，本实用新型公开了一种基于图像处理的钢管测量装置，包括机架1、图像采集与处理单元、步进传送单元4、测重单元5；所述机架1用于放置钢管；所述步进传送单元4用于传送钢管；所述测重单元5用于测量钢管的重量；所述图像采集与处理单元用于采集钢管图片并得到处理的结果，所得结果包括钢管的内径、外径以及钢管的长度。
所述图像采集与处理单元包括相机2、平行背光源3、图像处理单元6、镜头7和图像辅助测量单元8；所述相机2位于机架1左侧下方，相机2上设有镜头7，镜头7正对钢管左侧端口；所述平行背光源3位于机架1左侧上方，与镜头7相对；所述图像处理单元6与相机2连接，用于处理钢管图像；所述图像辅助测量单元8位于机架1的左侧，用于辅助测量钢管。所述机架1的纵向轴线与钢管的放置方向一致。
所述步进传送单元4包括步进电机、传送带和传送控制单元；所述传送带用于传送钢管，所述传送控制单元记录传送的距离，所述步进电机用于提供传送的动力。所述测重单元5包括称重梁和支板，所述称重梁沿机架纵向方向，所述支板置于称重梁下面起支撑作用，用于测量钢管的质量。所述步进传送单元4和测重单元5集成在所述机架1上。
图2所示为本实用新型实施例的首端面图像，它由图像采集单元获得，在采集的过程中固定相机2、平行背光源3；调节镜头7焦距，使图片由模糊到清晰再到模糊；根据调节镜头7使图片最清晰的变焦环对应的点，在对应点附近不断重复上述过程，直至调节到图片最清晰，调用图像辅助测量单元8将辅助棒置于钢管中，如图2中所示。图2中的视场宽度W对应固定的长度(标定的距离)，对于拍摄的首端面图像处理如下：
第一步：通过动态阈值法分割出钢管目标区域(图像中像素值较低点)，f表示采集到的缝隙图片，f(i,j)表示第i行j列像素值大小；首先，创建一个滤波模板，模板大小为MaskWidth×MaskHeight，其中MaskWidth和MaskHeight均为正奇数，模板对图像f进行卷积，然后除以模板大小，得到新的图像fmean；选取补偿值Toffset，对于满足式f(i,j)≥fmean(i,j)+Toffset的像素点在f中保留，反之舍弃；得到图像fdyn，fdyn中还存在杂散噪声的影响，通过形态学滤波去除噪声，提取出钢管目标区域图片fpipe；
第二步：形态学滤波去除杂散噪声的影响；
第三步：得到钢管目标区域的中心点坐标COriginal-center(i,j)以及相对于水平方向的夹角αOriginal，据此创建仿射变换矩阵MHomMat2DRotate，fpipe与MHomMat2DRotate做卷积运算：faffine＝fgap*MHomMat2DRotate，得到仿射变换后的图像faffine，此时的钢管目标区域与水平方向垂直；
第四步：基于Canny算法拟合出钢管目标区域的边缘，将封闭的边缘分割成线段，结合相机的标定信息求出a和外径R1，内径如下式所示：r＝R1-2*a。
图3所示为本实用新型实施例的钢管管身图像，钢管在步进传送单元4的作用下在传送带上运行，步进传送单元4中的传送控制单元记录传送的距离s，图像采集单元抓取两帧图像，按照图2中的图像处理算法分别计算出钢管外径R2、R3，并结合R1对钢管的外径做质量评价。在此过程中测重单元5测量出钢管的质量M。
图4所示为本实用新型实施例的末端面图像，按照图2中的图像处理算法计算出b的值，结合相机的标定信息并根据步进传送单元4中的传送距离s可得钢管长度L如下式所示：L＝s+2*W-t-b，其中：s为传送距离，W为标定的距离，t为首端面距离标定左端点的距离，b为末端面距离标定右端点的距离。
以上所述仅为本实用新型的较佳实施例而已，并不用于限制本实用新型，凡在本实用新型的精神和原则范围之内所作的任何修改、等同替换以及改进等，均应包含在本实用新型的保护范围之内。