基于圖像邊緣識別的熱軋鋼板長度定尺系統的中期報告摘要：熱軋鋼板長度定尺是鋼鐵廠生產流程中的一個重要環節，確保鋼板的準確長度可以提高生產效率，減少資源浪費。然而，現有的長度定尺系統存在一些缺陷，如精度低、易受外部因素干擾等問題。本研究旨在基于圖像邊緣識別技術，開發一種更為準確、可靠的熱軋鋼板長度定尺系統。本文介紹了該系統的設計思路和技術實現，包括采集系統、邊緣檢測算法和長度計算模型等方面。實驗結果表明，該系統能夠實現對熱軋鋼板長度的快速、準確測量，具有較高的實用價值和應用前景。關鍵詞：熱軋鋼板；長度定尺；圖像邊緣識別1.引言熱軋鋼板是工業生產中廣泛使用的一種材料，其質量和尺寸的準確性對產品的質量和生產效率具有重要的影響。鋼鐵廠通常需要對熱軋鋼板進行長度定尺，以確保其符合標準要求。目前，市場上存在多種熱軋鋼板長度定尺系統，如機械式長度計、激光式長度計等。然而，這些系統存在一些缺陷，如精度低、易受外部因素干擾等問題，難以滿足生產需求。因此，研發一種更為準確、可靠的熱軋鋼板長度定尺系統具有重要的意義。2.系統設計本研究的熱軋鋼板長度定尺系統基于圖像邊緣識別技術。系統主要由采集系統、邊緣檢測算法和長度計算模型三部分組成，系統框圖如圖1所示。圖1熱軋鋼板長度定尺系統框圖2.1采集系統采集系統是系統的核心部分，負責鋼板圖像的采集和處理。該系統采用工業相機作為圖像采集設備，可實現高速、高精度的圖像采集。為了確保采集到的圖像質量和準確度，系統設有多個相機，并且在采集圖像時會根據鋼板的顏色和表面特征進行調節和優化。采集的圖像數據將經過預處理后送到邊緣檢測算法模塊中進行處理。2.2邊緣檢測算法邊緣檢測算法是系統的關鍵技術之一，其作用是在圖像中識別出鋼板的邊緣，以便計算長度。本研究采用了經典的Sobel算法和Canny算法結合的方法進行邊緣檢測。該方法能在保證較高檢測率的情況下減少較多的錯誤檢測結果，提高檢測準確率。具體步驟如下：（1）將采集的彩色圖像轉換為灰度圖像；（2）利用Sobel算法識別出圖像中的梯度信息；（3）利用Sobel算法得到的結果進行無閾值非最大值抑制（non-maximumsuppression）；（4）根據Canny算法對梯度圖像進行閾值處理，得到邊緣檢測結果。2.3長度計算模型長度計算模型是系統的最終環節，其作用是將邊緣檢測得到的信息轉化為實際的鋼板長度。由于鋼板的外形和尺寸復雜多變，因此需要根據實際情況進行模型的建立和優化。本研究采用了基于端點坐標的長度計算方法，該方法可以根據兩個端點的坐標計算出兩點之間的距離，從而得到鋼板的長度。3.實驗結果與分析為了測試系統的性能，我們采用了一組標準的熱軋鋼板，并將其分別放置在不同的位置進行測試。實驗結果表明，本研究的長度定尺系統可以實現對熱軋鋼板長度的快速、準確測量。圖2展示了該系統的測試結果。圖2長度定尺系統測試結果從圖2中可以看出，在不同位置的測試中，系統均能夠準確測量出熱軋鋼板的長度，并且具有較高的測量精度。實驗結果表明，本研究的熱軋鋼板長度定尺系統具有較高的實用價值和應用前景。4.結論本研究基于圖像邊緣識別技術，設計了一種更為準確、可靠的熱軋鋼板長度定尺系統，并對其進行了詳細的實驗和分析。實驗結果表明，該系統