技术领域
[0001] 本
发明属于视觉传感技术领域，涉及一种塔形检测系统，尤其涉及一种带卷边部物体塔形检测系统；同时，本发明还涉及上述带卷边部物体塔形检测系统的检测方法。
背景技术
[0002] 一些带卷(包括各种金属、塑料等)在清洗机列、气垫
退火炉、
轧机等的收卷装置中虽然有对边或对中装置，由于电气控制的模式或机械的伺服机构的滞后、带卷材料厚薄不匀等原因，会引起带卷边部的不整齐(即塔形度不好)。由于目前尚无对该类产品带卷边部的塔形进行量化的测量方法和工具，所以一般用肉眼观察的方法，这样只能定性估算，不利于对设备、产品、人员操作技术的考核。
[0003] 有鉴于此，本领域技术人员针对上述问题，提供了一种结构简单，运行方便，且成本低廉的机器智能测量装置。
发明内容
[0004] 本发明所要解决的技术问题是：提供一种带卷边部物体塔形检测系统，克服了
现有技术的困难，实现了可以根据激光照射线的投影变化的数字图像来定量检测带卷的边部卷带时的
质量。
[0005] 此外，本发明进一步提供上述带卷边部物体塔形检测系统的检测方法，克服了现有技术的困难，实现了可以根据激光照射线的投影变化的数字图像来定量检测带卷的边部卷带时的质量。
[0006] 为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
[0007] 一种带卷边部物体塔形检测系统，所述系统包括：
[0008] 线性激
光源，用以对物体带卷边部的表面照射，形成光斑点；
[0009] 图像获取单元，与所述线性激光源的
位置相对固定；反射光经过该图像获取单元上的透镜在光敏探测器上产生像点，图像获取单元获取像点图像；
[0010]
图像处理单元，对所述图像获取单元获取的像点图像进行图像处理，截取像点图像中带卷边部区域的图像，对截取的图像进行处理，使得线性激光源照射的图像点为设定
颜色，各个图像点组成一条像点曲线，其余区域的颜色与线性激光源照射的图像点的颜色不同；
[0011] 像点曲线转换单元，通过遍历整个图像获取的所有图像点中颜色为设定颜色图像点的方法，将图像中代表曲线的各个图像点的坐标位置统计出来；使用设定颜色图像点
像素代表的曲线来计算拟合直线，并计算各图像点离该直线的距离；
[0012] 质量判断单元，用以根据所述像点曲线转换单元计算得到的各图像点离该直线的距离判断物体边部塔形质量是否合格。
[0013] 作为本发明的一种优选方案，所述质量判断单元的判断方法包括：根据拍摄时附于卷带边上的有凹陷的标准件，其已知凹陷为N毫米，欲求的卷带的高低差设为M毫米；根据透镜的光路图中N毫米的物像在焦平面上形成n像素的镜像；所述光路图中，通过
光心的光路不变，经过其他点的光经过焦点f汇聚2f焦平面成像；
[0014] 根据对顶
角相同、余下的直角也相同得到一组相似三角形；有N/depth＝n/2f成立；同理在同一图像中的卷带高低差M/depth＝m/2f，即有N/n＝M/m；其中，depth为景深，f为焦距；
[0015] M＝N*m/n；
[0016] 从而已知N毫米凹凸标准件以及由像点曲线转换单元中算出的n像素和m像素便可计算出带卷边部部位的M毫米；
[0017] 或者，所述质量判断单元的判断方法包括：以现场测量卷带的半径作为基准来比对，从而得出带卷边部部位的M毫米，此时拍摄角度保持为45°角，使横向与纵向的长度单位相同。
[0018] 作为本发明的一种优选方案，所述图像处理单元的图像处理步骤包括：
[0019]
亮度转换步骤，获取各种合适的亮度、
对比度、指数变换Gamma进行变换处理；
[0020] 灰度化步骤，彩色变黑白256色阶的灰度；
[0021] 二值化步骤，选取最佳的
阈值，将图像变换成只有黑白2阶的图像；
[0022] 反相步骤，所有图像黑阶变为图像白阶，而图像白阶变为图像黑阶；
[0023] 形态学运算膨胀步骤，使图像曲线桥接；
[0024] 形态学运算
腐蚀步骤，进行图像噪声滤波；
[0025] 拓扑结构细化处理步骤，即骨骼化使图像在Y坐标轴上取值唯一。
[0026] 作为本发明的一种优选方案，所述图像处理单元的图像处理步骤进一步包括顶帽变换步骤，顶帽top-hat是形态学中的重要变换；在图像拍摄条件差时，而事后又无法重拍，对图像进行校正不均匀的照明的一种方法；图像f的顶帽变换h定义为图像f与图像f开运算之差：h＝f-(foS)，foS是结构元素S对f进行开运算。
[0027] 作为本发明的一种优选方案，所述像点曲线转换单元遍历所有图像点并将黑色的图像点选出，并统计黑色图像点的X轴坐标位置、Y轴坐标位置；
[0028] 使用细化后的曲线进行最小二乘法来拟合直线，并计算各点离直线的距离和离散度，并用去除离直线最远的一个或设定多个图像点，重新用最小二乘法计算拟合直线，直至计算拟合直线的次数达到设定次数；以逐步逼近最优直线方程，精确计算各点离回归线的距离；并将计算得到的数据发送到
电子表格中。
[0029] 作为本发明的一种优选方案，通过最小二乘法拟合直线的方法如下：
[0030] 将实验离散的点找一条直线：y＝a0+a1x；
[0031] 使该直线与试验点最近，即：
[0032] 该直线满足：
[0033] 用离散数学表示即：
[0034] 解出本正则方程得到：
[0035] 作为本发明的一种优选方案，所述线性激光源为单直线型激光光源，垂直于物体带卷边部固定进行照射；所述图像获取单元为
数码相机或数码摄像机，进行拍摄时与被拍物体带卷边部的表面呈45°角斜向拍摄；
[0036] 作为本发明的一种优选方案，所述图像获取单元在拍摄时，使用已知深度的标准件附在卷带边与物件一起拍摄，使用已知标准深度来算出转换图像点数与实际物件长度单位。
[0037] 作为本发明的一种优选方案，在被拍摄物体的两端放置标准件，进行线性度的
精度补偿。
[0038] 作为本发明的一种优选方案，线性激光源的发射角度与图像获取单元的拍摄角度是一个固定值；当激光
传感器与目标物体的距离发生变化时，光敏探测器上的像点位置也发生相应的变化，根据物像的三角形关系计算出高度的变化，即测量了高度的变化。
[0039] 一种上述带卷边部物体塔形检测系统的检测方法，所述检测方法包括如下步骤：
[0040] 步骤S1、线性激光源对物体带卷边部的表面照射，形成光斑点；
[0041] 步骤S2、图像获取单元与所述线性激光源的位置相对固定；反射光经过该图像获取单元上的透镜在光敏探测器上产生像点，图像获取单元获取像点图像；
[0042] 步骤S3、图像处理单元对所述图像获取单元获取的像点图像进行图像处理，截取像点图像中带卷边部区域的图像，对截取的图像进行处理，使得线性激光源照射的图像点为设定颜色，各个图像点组成一条像点曲线，其余区域的颜色与线性激光源照射的图像点的颜色不同；
[0043] 步骤S4、像点曲线转换单元通过遍历整个图像获取的所有图像点中颜色为设定颜色图像点的方法，将图像中代表曲线的各个图像点的坐标位置统计出来；使用设定颜色图像点像素代表的曲线来计算拟合直线，并计算各图像点离该直线的距离；
[0044] 步骤S5、质量判断单元根据所述像点曲线转换单元计算得到的各图像点离该直线的距离判断物体边部塔形质量是否合格。
[0045] 作为本发明的一种优选方案，所述步骤S5中，质量判断单元的判断方法包括：根据拍摄时附于卷带边上的有凹陷的标准件，其已知凹陷为N毫米，欲求的卷带的高低差设为M毫米；根据透镜的光路图中N毫米的物像在焦平面上形成n像素的镜像；所述光路图中，通过光心的光路不变，经过其他点的光经过焦点f汇聚2f焦平面成像；
[0046] 根据对顶角相同、余下的直角也相同得到一组相似三角形；有N/depth＝n/2f成立；同理在同一图像中的卷带高低差M/depth＝m/2f，即有N/n＝M/m；其中，depth为景深，f为焦距；
[0047] M＝N*m/n；
[0048] 从而已知N毫米凹凸标准件以及由像点曲线转换单元中算出的n像素和m像素便可计算出带卷边部部位的M毫米；
[0049] 或者，所述质量判断单元的判断方法包括：以现场测量卷带的半径作为基准来比对，从而得出带卷边部部位的M毫米，此时拍摄角度保持为45°角，使横向与纵向的长度单位相同。
[0050] 作为本发明的一种优选方案，所述步骤S3中，图像处理单元的图像处理步骤包括：
[0051] 亮度转换步骤，获取各种合适的亮度、对比度、指数变换Gamma进行变换处理；
[0052] 灰度化步骤，彩色变黑白256色阶的灰度；
[0053] 二值化步骤，选取最佳的阈值，将图像变换成只有黑白2阶的图像；
[0054] 反相步骤，所有图像中的黑阶变为图像中的白阶，而图像中的白阶变为图像中的黑阶；
[0055] 形态学运算膨胀步骤，使图像曲线桥接；
[0056] 形态学运算腐蚀步骤，进行图像噪声滤波；
[0057] 顶帽变换步骤，该步骤在图像获取单元拍摄时光照不均匀时使用；顶帽top-hat是形态学中的重要变换；在图像拍摄条件差时，而事后又无法重拍，对图像进行校正不均匀的照明的一种方法；图像f的顶帽变换h定义为图像f与图像f开运算之差：h＝f-(foS)，foS是结构元素S对f进行开运算。
[0058] 拓扑结构细化处理步骤，即骨骼化使图像在Y坐标轴上取值唯一。
[0059] 作为本发明的一种优选方案，所述步骤S4中，像点曲线转换单元遍历所有图像点并将黑色的图像点选出，并统计黑色图像点的X轴坐标位置、Y轴坐标位置；使用细化后的曲线进行最小二乘法来拟合直线，并计算各点离直线的距离和离散度，并用去除离直线最远的一个或设定多个图像点，重新用最小二乘法计算拟合直线，直至计算拟合直线的次数达到设定次数；以逐步逼近最优直线方程，精确计算各点离回归线的距离；并将计算得到的数据发送到电子表格中。
[0060] 作为本发明的一种优选方案，所述步骤S4中，通过最小二乘法拟合直线的方法如下：
[0061] 将实验离散的点找一条直线：y＝a0+a1x；
[0062] 使该直线与试验点最近，即：
[0063] 该直线满足：
[0064] 用离散数学表示即：
[0065] 解出本正则方程得到：
[0066] 作为本发明的一种优选方案，所述线性激光源为单直线型激光光源，垂直于物体带卷边部固定进行照射；所述图像获取单元为数码相机或数码摄像机，进行拍摄时与被拍物体带卷边部的表面呈45°角斜向拍摄；
[0067] 作为本发明的一种优选方案，所述图像获取单元在拍摄时，使用已知深度的标准件附在卷带边与物件一起拍摄，使用已知标准深度来算出转换图像点数与实际物件长度单位。
[0068] 作为本发明的一种优选方案，在被拍摄物体的两端放置标准件，进行线性度的精度补偿。
[0069] 作为本发明的一种优选方案，线性激光源的发射角度与图像获取单元的拍摄角度是一个固定值；当激光传感器与目标物体的距离发生变化时，光敏探测器上的像点位置也发生相应的变化，根据物像的三角形关系计算出高度的变化，即测量了高度的变化。
[0070] 一种带卷边部物体塔形检测系统，所述系统包括：
[0071] 线性激光源，用以对物体带卷边部的表面照射，形成光斑点；
[0072] 图像获取单元，与所述线性激光源的位置相对固定；反射光经过该图像获取单元上的透镜在光敏探测器上产生像点，图像获取单元获取像点图像；
[0073] 图像处理单元，对所述图像获取单元获取的像点图像进行图像处理，截取像点图像中带卷边部区域的图像，对截取的图像进行处理，使得线性激光源照射的图像点为黑色，各个图像点组成一条像点曲线，其余区域不是黑色；
[0074] 像点曲线转换单元，通过遍历整个图像获取的所有图像中黑点的方法，将图像中代表曲线的各个黑点的坐标位置统计出来；使用黑点像素代表的曲线来计算拟合直线，并计算各图像点离该直线的距离；
[0075] 质量判断单元，用以根据所述像点曲线转换单元计算得到的各图像点离该直线的距离判断物体边部塔形质量是否合格。
[0076] 本发明的有益效果在于：本发明提出的带卷边部物体塔形检测系统及其检测方法，当激光结构单直线型光源束(single line)照射到目标物体的表面(即带卷边侧)，形成一个光斑点，反射光经过数码摄像头或数码
照相机上的透镜在光敏探测器上产生一个像点。由于
激光器与数码摄像头的相对位置是固定的，当激光传感器与目标物体的距离发生变化时，光敏探测器上的像点位置也发生相应的变化，所以根据物像的三角形关系可以计算出高度的变化，也就是测量了高度的变化(即带卷边部的塔形度)。然后将数字化的图像送到计算机中用
机器视觉(Machine Vision)又称
计算机视觉(Computer Vision)的方法来进行分析、计算、统计。从而实现对各种带卷材边部的塔度进行三维精确的无损测量，其Z轴(深度方向)、Y(左右方向)最高精度可达100um左右。
附图说明
[0077] 图1为本发明带卷边部物体塔形检测系统的组成示意图。
[0078] 图2为本发明带卷边部物体塔形检测方法的
流程图。
[0079] 图3为透镜的光路图。
具体实施方式
[0080] 下面结合附图详细说明本发明的优选
实施例。
[0081] 实施例一
[0082] 请参阅图1，本发明揭示了一种带卷边部物体塔形检测系统，所述系统包括线性激光源11、图像获取单元12、图像处理单元13、像点曲线转换单元14、质量判断单元15。
[0083] 【线性激光源】
[0084] 线性激光源11用以对物体带卷边部的表面照射，形成光斑点。优选地，线性激光源垂直于物体带卷边部固定进行照射。
[0085] 本实施例中，线性激光源为固体激光
二极管，且选用发光
频谱与被测物体颜色差异较大的固体
激光二极管。同时，
激光束的中心侧最好对准在被测物摄像的中心，以减少由于照相时引起的像差和色差。
[0086] 【图像获取单元】
[0087] 图像获取单元12与所述线性激光源11的位置相对固定；反射光经过该图像获取单元上的透镜在光敏探测器上产生像点，图像获取单元获取像点图像。
[0088] 本实施例中，所述图像获取单元为数码相机或数码摄像机，如像素1000万以上，可手动对焦、手动曝光，并用三角架固定来防止抖动。
[0089] 进行拍摄时与被拍物体带卷边部的表面呈45°角斜向拍摄(情况特殊时包括其它角度)。
[0090] 优选地，在被测物体的单端设置一个已知凹陷深度的标准件，这样可以在程序中将计算的像素换算成长度单位。另外在照相时如果在镜头的图像两端都设置一个已知凹陷深度的标准件，这样可在程序中进行激光影像的补偿计算来减少误差。
[0091] 此外，线性激光源的发射角度与图像获取单元的拍摄角度最好是一个固定值。当激光传感器与目标物体的距离发生变化时，光敏探测器上的像点位置也发生相应的变化，根据物像的三角形关系计算出高度的变化，即测量了高度的变化(即带卷边部的塔形度)。
[0092] 【图像处理单元】
[0093] 图像处理单元13对所述图像获取单元12获取的像点图像进行图像处理，截取像点图像中带卷边部区域的图像，对截取的图像进行处理，使得线性激光源照射的图像点为设定颜色，各个图像点组成一条像点曲线，图像的其余区域的颜色与线性激光源照射的图像点的颜色不同。本实施例中，通过亮度、对比度、指数变换，以及二值化处理、反向处理等过程将线性激光源照射的图像点处理成黑色，其他区域为白色。
[0094] 本实施例中，所述图像处理单元的图像处理步骤包括：
[0095] 亮度转换步骤，获取各种合适的亮度、对比度、指数变换Gamma进行变换处理；
[0096] 灰度化步骤，彩色变黑白256色阶的灰度；
[0097] 二值化步骤，选取最佳的阈值，将图像变换成只有黑白2阶的图像；
[0098] 反相步骤，所有图像中的黑阶变为图像中的白阶，而图像中的白阶变为图像中的黑阶；
[0099] 形态学运算膨胀步骤，使图像曲线桥接；
[0100] 形态学运算腐蚀步骤，进行图像噪声滤波，去掉所有小孤立点；
[0101] 顶帽变换步骤，该步骤在图像获取单元拍摄时光照不均匀时使用；顶帽(top-hat)是形态学中的重要变换。在图像拍摄条件较差时，而事后又无法重拍，对图像进行校正不均匀的照明的一种方法。图像f的顶帽变换h定义为图像f与图像f开运算之差：h＝f-(foS)[注：foS是结构元素S对f进行开运算]，若无必要一般可以不用本计算步骤。
[0102] 拓扑结构细化(骨骼化)处理步骤，即骨骼化使图像在Y坐标轴上取值唯一；
[0103] 图像缩放步骤。
[0104] 优选地，选用基于Windows应用程序并在程序中使用开源的OpenCV类，这样在图像处理时很方便地进行图像的截取、缩放、灰阶化、亮度控制(改变图像的Brightness、Contrast、Gamma值)、细化。
[0105] 【像点曲线转换单元】
[0106] 像点曲线转换单元14通过遍历整个图像获取的所有图像点中黑点的方法，将图像中代表曲线的各个黑点的坐标位置统计出来；使用黑点像素代表的曲线来计算拟合直线，并计算各图像点离该直线的距离。
[0107] 优选地，选用基于Windows应用程序并在程序中以Excel表格或Access
数据库格式输出，以方便与其他应用程序的无缝连接。这样使用人员可以根据各自情况，使用Excel表格或Access数据库格式方便地进行第二次开发，从而也就保证了使用的广泛性。
[0108] 本实施例中，所述像点曲线转换单元遍历所有图像点并将黑色的图像点选出，并统计黑色图像点的X轴坐标位置、Y轴坐标位置。使用细化后的曲线进行最小二乘法来拟合直线，并计算各点离直线的距离和离散度，并用去除离直线最远的一个或设定多个图像点，重新用最小二乘法计算拟合直线，直至计算拟合直线的次数达到设定次数；以逐步逼近最优直线方程，精确计算各点离回归线的距离；并将计算得到的数据发送到电子表格中。
[0109] 其中，通过最小二乘法拟合直线的方法如下：
[0110] 将实验离散的点找一条直线：y＝a0+a1x；
[0111] 使该直线与试验点最近，即：
[0112] 该直线满足：
[0113] 用离散数学表示即：
[0114] 解出本正则方程得到：
[0115] 【质量判断单元】
[0116] 质量判断单元15用以根据所述像点曲线转换单元计算得到的各图像点离该直线的距离判断物体边部塔形质量是否合格。
[0117] 质量判断单元15具体的判断方法大致如下：根据拍摄时附于卷带边上的有凹陷的标准件，其已知凹陷为N毫米，欲求的卷带的高低差设为M毫米(如图3所示)。根据透镜的光路图(通过光心的光路不变，经过其他点的光经过焦点f汇聚2f焦平面成像)中N毫米的物像在焦平面上形成n像素的镜像。根据对顶角相同、余下的直角也相同，得到一组相似三角形。有N/depth(景深)＝n/2f(焦距)成立。同理在同一图像中的卷带高低差M/depth(景深)＝m/2f(焦距)即有N/n＝M/m；M＝N*m/n。
[0118] 从而已知N毫米凹凸标准件以及由像点曲线转换单元中算出的n像素和m像素便可计算出带卷边部部位的M毫米。
[0119] 另外倘若没有凹凸标准件的话，则可以现场测量卷带的半径作为基准来比对，从而得出带卷边部部位的M毫米，原理同上。但拍摄角度必须保持45°角，使横向与纵向的长度单位相同。
[0120] 以上介绍了本发明带卷边部物体塔形检测系统，本发明在揭示上述带卷边部物体塔形检测系统的同时，还揭示了上述带卷边部物体塔形检测系统的检测方法。请参阅图2，所述检测方法包括如下步骤：
[0121] 【步骤S1】线性激光源对物体带卷边部的表面照射，形成光斑点。优选地，线性激光源垂直于物体带卷边部固定进行照射。
[0122] 本实施例中，线性激光源为固体激光二极管，且选用发光频谱与被测物体颜色差异较大的固体激光二极管。同时，激光束的中心侧最好对准在被测物摄像的中心，以减少由于照相时引起的像差和色差。
[0123] 【步骤S2】图像获取单元与所述线性激光源的位置相对固定；反射光经过该图像获取单元上的透镜在光敏探测器上产生像点，图像获取单元获取像点图像。
[0124] 本实施例中，所述图像获取单元为数码相机或数码摄像机，进行拍摄时与被拍物体带卷边部的表面呈45°角斜向拍摄；
[0125] 优选地，在被测物体的单端设置一个已知凹陷深度的标准件，这样可以在程序中将计算的像素换算成长度单位。另外在照相时如果在镜头的图像两端都设置一个已知凹陷深度的标准件，这样可在程序中进行激光影像的补偿计算来减少误差。
[0126] 【步骤S3】图像处理单元对所述图像获取单元获取的像点图像进行图像处理，截取像点图像中带卷边部区域的图像，对截取的图像进行处理，使得线性激光源照射的图像点为黑色，各个图像点组成一条像点曲线，其余区域不是黑色。
[0127] 其中，图像处理单元的图像处理步骤具体包括：
[0128] 亮度转换步骤，获取各种合适的亮度、对比度、指数变换Gamma进行变换处理；
[0129] 灰度化步骤，彩色变黑白256色阶的灰度；
[0130] 二值化步骤，选取最佳的阈值，将图像变换成只有黑白2阶的图像；
[0131] 反相步骤，所有图像黑阶变为图像白阶，而图像白阶变为图像黑阶；
[0132] 形态学运算膨胀步骤，使图像曲线桥接；
[0133] 形态学运算腐蚀步骤，进行图像噪声滤波；
[0134] 顶帽变换步骤，该步骤在图像获取单元拍摄时光照不均匀时使用；顶帽(top-hat)是形态学中的重要变换。在图像拍摄条件较差时，而事后又无法重拍，对图像进行校正不均匀的照明的一种方法。图像f的顶帽变换h定义为图像f与图像f开运算之差：h＝f-(foS)[注：foS是结构元素S对f进行开运算]，若无必要一般可以不用本计算步骤。
[0135] 拓扑结构细化处理步骤，即骨骼化使图像在Y坐标轴上取值唯一；
[0136] 图像缩放步骤。
[0137] 【步骤S4】像点曲线转换单元通过遍历整个图像获取的所有图像点中黑点的方法，将图像中代表曲线的各个黑点的坐标位置统计出来；使用黑点像素代表的曲线来计算拟合直线，并计算各图像点离该直线的距离。
[0138] 本实施例中，像点曲线转换单元遍历所有图像点并将黑色的图像点选出，并统计黑色图像点的X轴坐标位置、Y轴坐标位置；使用细化后的曲线进行最小二乘法来拟合直线，并计算各点离直线的距离和离散度，并用去除离直线最远的一个或设定多个图像点，重新用最小二乘法计算拟合直线，直至计算拟合直线的次数达到设定次数；以逐步逼近最优直线方程，精确计算各点离回归线的距离；并将计算得到的数据发送到电子表格中。
[0139] 其中，通过最小二乘法拟合直线的方法如下：
[0140] 将实验离散的点找一条直线：y＝a0+a1x；
[0141] 使该直线与试验点最近，即：
[0142] 该直线满足：
[0143] 用离散数学表示即：
[0144] 解出本正则方程得到：
[0145] 【步骤S5】质量判断单元根据所述像点曲线转换单元计算得到的各图像点离该直线的距离判断物体边部塔形质量是否合格。
[0146] 质量判断单元具体的判断方法大致如下：根据拍摄时附于卷带边上的有凹陷的标准件，其已知凹陷为N毫米，欲求的卷带的高低差设为M毫米(如图3所示)。根据透镜的光路图(通过光心的光路不变，经过其他点的光经过焦点f汇聚2f焦平面成像)中N毫米的物像在焦平面上形成n像素的镜像。根据对顶角相同、余下的直角也相同，得到一组相似三角形。有N/depth(景深)＝n/2f(焦距)成立。同理在同一图像中的卷带高低差M/depth(景深)＝m/2f(焦距)即有N/n＝M/m；M＝N*m/n。
[0147] 从而已知N毫米凹凸标准件以及由像点曲线转换单元中算出的n像素和m像素便可计算出带卷边部部位的M毫米。
[0148] 另外倘若没有凹凸标准件的话，则可以现场测量卷带的半径作为基准来比对，从而得出带卷边部部位的M毫米，原理同上。但拍摄角度必须保持45°角，使横向与纵向的长度单位相同。
[0149] 实施例二
[0150] 本实施例揭示一种带卷边部物体塔形检测系统，所述系统包括：线性激光源、图像获取单元、图像处理单元、像点曲线转换单元、质量判断单元。与实施例一点区别主要在于其图像处理单元、像点曲线转换单元的不同。
[0151] 线性激光源用以对物体带卷边部的表面照射，形成光斑点。
[0152] 图像获取单元与所述线性激光源的位置相对固定；反射光经过该图像获取单元上的透镜在光敏探测器上产生像点，图像获取单元获取像点图像。
[0153] 图像处理单元对所述图像获取单元获取的像点图像进行图像处理，截取像点图像中带卷边部区域的图像，对截取的图像进行处理，使得线性激光源照射的图像点为设定颜色，各个图像点组成一条像点曲线，图像的其余区域的颜色与线性激光源照射的图像点的颜色不同。
[0154] 像点曲线转换单元通过遍历整个图像获取的所有图像点中颜色为设定颜色图像点的方法，将图像中代表曲线的各个图像点的坐标位置统计出来；使用设定颜色图像点像素代表的曲线来计算拟合直线，并计算各图像点离该直线的距离。
[0155] 质量判断单元用以根据所述像点曲线转换单元计算得到的各图像点离该直线的距离判断物体边部塔形质量是否合格。
[0156] 实施例三本实施例中，本发明带卷边部物体塔形检测方法包括如下步骤：
[0157] 使用激光线性光照射在目标物体带卷的边侧，用高精度的数码相机准确地对焦距进行拍摄。
[0158] 将拍摄得到的图像进行部分截图，去掉不相关的部分，使后面的图像处理更加简便。
[0159] 对截取的图像进行处理。包括：亮度转换(取各种合适的亮度、对比度、指数变换Gamma)；灰度化(彩色变黑白256色阶的灰度)；二值化(选取最佳的阈值，将图像变换成只有黑白2阶的图像)；反相(所有黑变白而白变黑)；形态学运算膨胀(使图像曲线桥接)；形态学运算腐蚀(图像噪声滤波)；顶帽变换(拍摄时光照不均匀时使用)；拓扑结构细化处理(既骨骼化使图像在Y坐标轴上取值唯一)；图像缩放等。
[0160] 图像曲线转换成电子表格步骤，包括：遍历所有图像点并将黑色的图像点选出，并统计该点的X轴坐标位置、Y轴坐标位置；用最小二乘法拟合的直线、各点离该直线的距离，并将数据发送到电子表格中去。
[0161] 最小二乘法拟合的直线原理和公式如下：
[0162] 将实验离散的点找一条直线：y＝a0+a1x
[0163] 使它与试验点最近(偏差平方和)即：
[0164] 该直线满足： 用离散数学表示即：
[0165] 解出本正则方程得到：
[0166] 本实例经过计算为：a0＝58.8528 a1＝0.0481
[0167] 使用本发明激光塔型检测装置检测有标准样件的情况如下：
[0168] 对已知凹陷深度的标准件用90°角用激光照射照相机经45°角拍摄后的图像。4毫米的凹陷宽度图像中显示为40点(pix)；而3毫米凹陷深度在图像中显示为30点(pix)。即在本次测量时的刻度每1点(pix)为0.1毫米。
[0169] 根据公式M＝N*m/n
[0170] 本例中N＝4mm n＝40pix可以得出当图像中的m＝30pix时实际凹陷M为3毫米。所有其它点均按此比例计算。
[0171] 具体实验：生产直径为1000mm的
铜带卷，在对卷带边部顺利进行拍摄、计算，在电子表格中序号为780pix到795pix范围内卷曲质量合格。
[0172] 由以上可知，由于采用了上述技术，本发明通过对铜带、铜箔或其它材料带卷的边部激光照射拍照、计算可定量检测边部塔线的质量。
[0173] 综上所述，本发明提出的带卷边部物体塔形检测系统及其检测方法，可实现对各种带卷材边部的塔度进行三维精确的无损测量，其Z轴(深度方向)、Y(左右方向)最高精度可达100um左右。
[0174] 这里本发明的描述和应用是说明性的，并非想将本发明的范围限制在上述实施例中。这里所披露的实施例的
变形和改变是可能的，对于那些本领域的普通技术人员来说实施例的替换和等效的各种部件是公知的。本领域技术人员应该清楚的是，在不脱离本发明的精神或本质特征的情况下，本发明可以以其它形式、结构、布置、比例，以及用其它组件、材料和部件来实现。在不脱离本发明范围和精神的情况下，可以对这里所披露的实施例进行其它变形和改变。
