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一种带钢边界在线检测方法，其特征在于包括以下步骤：(1)带钢图像数据采集：利用照明设备进行单一明场照明，通过图像采集设备连续采集带钢表面实时图像，其采样周期设置与带钢运行速度匹配；(2)带钢图像数据提取：利用计算设备按图像采集设备的采样周期对采集到的带钢表面实时图像进行提取，然后对每一幅目标图像创建一个独立的分析线程；(3)带钢图像数据预处理：对采集到的图像进行转灰度处理，并采用中值滤波和均值滤波方法对灰度图像进行降噪处理；(4)灰度图像阈值计算：对灰度图像利用阈值进行分割，灰度图像阈值采用与带钢图像平均灰度相关的自适应阈值，自适应阈值的系数是通过大量现场带钢图像数据试验得到，灰度图像自适应阈值T＝T0/(1‑M/255)，其中，M是图像的平均灰度，T0为自适应阈值系数；(5)带钢边界起点和终点确定：对带钢图像的第一行进行行扫描，如果相邻像素灰度之差的绝对值大于T，即|Gray(i)‑Gray(i+1)|＞T，则记录相邻左侧点的坐标L(0)为带钢的第一条边界起点，继续扫描，如果相邻像素灰度之差的绝对值大于T，即|Gray(i)‑Gray(i+1)|＞T，则记录相邻左侧点的坐标R(0)为带钢的第二条边界起点；同样，对带钢图像的最后一行进行行扫描，如果相邻像素灰度之差的绝对值大于T，即|Gray(i)‑Gray(i+1)|＞T，则记录相邻左侧点的坐标L(H‑1)为带钢的第一条边界终点，其中H为图像的高度，即垂直方向上的像素个数，继续扫描，如果相邻像素灰度之差的绝对值大于T，即|Gray(i)‑Gray(i+1)|＞T，则记录相邻左侧点的坐标R(H‑1)为带钢的第二条边界终点；(6)带钢边界检测范围确定：根据一幅带钢图像中的带钢边界起点和终 点的连线与带钢的前进方向的夹角的正切值大小动态确定；(7)带钢边界检测：利用带钢边界起点，在边界搜索范围内对带钢图像进行逐行扫描，从而确定带钢边界的位置，实现带钢边界的检测。 |
