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机器视觉在带钢表面缺陷检测中的应用


时间:2020-02-14

应用领域:缺陷检测


   带钢是冶金企业的主要产品,是汽车、国防、化工、轻工业制造的主要原材料。随着全球能源紧张、铁矿石的涨价,对带钢的成品率、合格率、优质率提出更高的要求。表面质量是带钢的主要质量指标,由于原材料、轧制工艺、系统控制等方面的因素,造成带钢表面出现裂纹、结疤、辊印、空洞、表皮分层、色斑、麻点等缺陷在所难免。这些缺陷对带钢的抗疲劳性、抗腐蚀性、耐磨性、电磁特性都有不同程度的影响,所以在轧制过程中,及时发现这些缺陷、调整控制参数、分类标注不同等级的带钢,对提高带钢产品质量、降低生产能源消耗、最大限度地获取销售利润具有深远的意义。

   目前,在带钢生产中,基本采用人工检测的方法来检查带钢表面的缺陷。这种方法存在诸多不足:容易受检测人员主观因素的影响,检测结果缺乏准确性、可靠性和完整性;下表面的检测必须要翻板,从而降低了生产率;工人劳动强度大;当钢板温度高时,质检员很难站在离钢板很近的地方,从而影响检测效果。

冷轧带钢表面检测系统

   冷轧带钢表面缺陷检测系统设备构成如图1所示,设备之间的数据传输通过千兆以太网和光纤实现。

   该系统主要由四部分组成,包括检测箱、现场控制箱、数据处理柜和操作台。

   检测箱:检测箱内装有两台高速线阵CCD摄像机、高强度平行光源,并配备安装调整机构、防护系统等,检测箱下面装有轮子,在地基上安装导轨定位系统,检测箱可以从生产线上拉出,便于检修和维护。检测箱的功能是获取带钢表面的图像数据。

   现场控制箱:现场控制箱安装在检测箱附近,完成检测箱内的电气控制,采集图像数据,并且把预处理后的数据及设备状态信息传送到数据处理柜。现场提供的带钢速度脉冲信号进入现场控制箱,配合摄像机采集控制。

   数据处理柜:数据处理柜安装在操作室内,由多台数据处理器和服务器组成,数据处理器并行处理钢板的图像数据,并把处理结果传送给服务器进行综合分析统计,并保存数据。

   操作台:操作台安装在操作室内,与服务器连接,可以进行各种操作。

检测原理

   冷轧在线表面缺陷检测系统,利用光学成像检测原理,通过采用高速线阵CCD摄像机、线形平行光源、高性能数据处理系统以及最新的机器视觉图像处理技术来实现带钢表面缺陷检测。



   Cam1、Cam2为高速线阵CCD摄像机,L为线形平行光源。该光源发出高强度高稳定的平行光,按一定角度投射到被测钢板上,在钢板宽度方向上形成一个窄光带。Cam1摄像机(称作明场摄像机)安装在光源的反射通道上,接受钢板反射的光线,若钢板上有缺陷存在,缺陷部位的反光特性发生变化,摄像机会捕获到这种变化;明场图像具有亮背景、暗缺陷的特性。Cam2摄像机(称作暗场摄像机)安装在光源和明场摄像机中间,接受钢板漫反射的光线,若钢板上无缺陷存在,暗场像机得到的光线很微弱,而当钢板表面有缺陷存在时,由于缺陷增加了光的漫反射,导致暗场摄像机捕捉到的图像也会发生变化,暗场图像具有暗背景、明缺陷特性。这样由摄像机按照一定的拍摄速度输出的一帧帧图像就可以拼接成完整的带钢表面图像,这些图像数据送到图像处理计算机就可以识别出带钢表面的缺陷。采用明场、暗场两台摄像机,通过相互补充可以检出大部分缺陷,如具有明场缺陷特性的表皮分层、鳞片、锈斑、粘结、凹坑等和具有暗场缺陷特性的裂纹、折痕、孔洞、针眼等。

   冷轧带钢表面质量监测是在机器视觉和计算机高速发展的基础上研制的,它充分利用了当前最先进的图像采集设备和图像处理算法,技术关键主要包括图像的获取和图像数据处理。

(一)图像获取

   图像的获取与光源以及摄像机安装位置有关。光源采用高亮度的LED红光源,发出的光为平行光。摄像机采用高速、高灵敏度的摄像机,安装位置与光源发出的光成一定角度,当钢板表面没有缺陷时,打到钢板上的光被反射出去,摄像机得到的图像比较暗;当钢板表面有瑕疵时,由于瑕疵表面不平会产生漫反射,此时摄像机将在对应的传感器位置上得到较亮的图像。这样一帧一帧的图像组合起来(与带钢速度配合),就得到了整条带钢的等间距表面图像数据。

(二)数据处理

   图像识别算法复杂,数据处理量大,因此采用了多处理器并行处理技术,每台处理器处理完后传送到服务器,由服务器进行整理保存,记录下瑕疵发生的位置、类型,并且把瑕疵的局部图像保存到磁盘中,同时对各种瑕疵情况通过专家系统与瑕疵图库进行分析、对比,得到统计数据,通过这些数据来指导优化工艺。可以识别常见的辊印、划痕、锈痕、羽纹、粘结、折印等,系统通过不断学习可以逐步提高缺陷识别率。

总结

   冷轧带钢表面质量监测系统是基于机器视觉原理研制的非接触检测设备,具有安装方便、维护量小、性价比高的特点,安装该系统后可以客观的提供产品质量分析报告,快速反应生产中的问题,从而指导优化生产工艺,提高生产效率,降低废品率,减少质量成本。