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机器视觉在轧钢厂反馈控制中的应用

Machine vision for feedback control in a steel rolling mill
Chair of Automation, University of Leoben, Peter-Stunner-Tunner-Strasse 27, Leoben, Austria

摘要
这个论文介绍了图像处理系统在热扎钢条时监视与控制中的应用。首先选择一台同时能实现照相和数据传输的设备。可以用以太网络来用于全部信息在整个内部系统的传输，并通过一个整合了防火墙的的交换机用来处理数据和与外界进行连接。
图像处理算法将使用统计学来测定其置信度以确保在最恶劣的条件下系统也能够稳固的运行。反馈控制需要一个比系统通常控制的频带宽度大差不多10倍的取样范围这个系统的实时采集和处理频率为500帧每秒，这与将来不久可能增加的液压系统的50Hz的频带宽度是一致的。这使得使用数字图像处理进行实时的反馈控制成为了可能。
关键字：机器视觉；快速的拉线钢带；CMOS照相机。
章节
1. 引言
2. 图象获取和传播概念
3. 图像处理
3.1 前端检测
3.2.跟踪垂向位置
3.3.讨论结果
4. 结论
感谢
参考文献
1.引言
机器视觉在恶劣的工业环境下的成功应用要求事先考虑到许多因素
(1) 可以经得起工厂工业生产的恶劣环境条件的稳定图象采集
(2) 图像的传输机构应能对于大型的电机发出的电磁干扰信号不那么敏感。
(3) 成熟的图像处理算法理论是完成这样一个综合系统的先验知识。在测量数据的置信区间这个问题上应该尤其注意。
(4) 输入/输出信号到控制机和工厂的通道(国际电工委员会-61131兼容)；
(5) 多次测量，因为现实中可能会要求多个不同来源的数据来作出符合质量控制要求的决策；