鋼板表面缺陷在線視覺檢測系統(tǒng)關鍵技術研究.pdf

1、鋼板表面缺陷在線檢測技術已成為鋼鐵生產企業(yè)向現(xiàn)代化制造業(yè)高效率、自動化與智能化方向發(fā)展的制約因素，同時也是國內外學者研究的熱點領域。本文依托科技部科研院所專項基金項目--“鋼板表面缺陷計算機視覺在線檢測系統(tǒng)研制”，針對系統(tǒng)寬幅面、簡單性、模塊化、先進性等技術要求，結合國內外表面缺陷檢測技術發(fā)展方向，確立了以計算機視覺檢測技術線陣CCD掃描法為檢測原理的鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)研制方案，并對檢測系統(tǒng)關鍵技術進行討論。本文主要研究內容與完成工作

2、如下： 1.設計了基于線陣CCD掃描、幅面分割的鋼板表面缺陷在線視覺檢測系統(tǒng)方案，以滿足高速、寬幅面、高分辨率的檢測要求，同時針對鋼板表面缺陷特點，通過優(yōu)化配置明、暗域成像模型，以檢出各類形態(tài)缺陷； 2.為解決高速運動場景下光源照明問題，設計了狹縫式高頻熒光燈光源，其具有亮度高、均勻性好、穩(wěn)定性高及成本低等特點； 3.針對鋼板表面缺陷特點及系統(tǒng)指標要求，充分討論了鋼板表面缺陷圖像處理算法流程，并針對各處理步驟給出

3、了實現(xiàn)算法。系統(tǒng)可檢出鋼板主要缺陷，如孔洞、夾雜、劃痕、氧化鐵皮、斑點等。通過算法優(yōu)化及采用多線程程序結構，在滿足精度指標要求情況下，其處理速度能滿足鋼板2m/s的運行速度要求； 4.在仔細分析鋼板表面缺陷特點基礎上，本文定義了缺陷特征參數(shù)空間，并討論了決策樹、貝葉斯分類器和神經網絡分類算法，重點討論了BP神經網絡算法，其缺陷識別率達到90％。由于各種分類算法的局限性，本文也重點討論了集成分類器，集成分類器通過各種分類器的優(yōu)勢互

4、補，可有效分類各種缺陷； 5.提出了整套軟件系統(tǒng)框架結構設計方案，即采用多進程架構、基于流水線工作原理和實時采集十準實時處理融合的技術方案。采用優(yōu)化的多線程程序結構設計采集應用進程，使其數(shù)據采集率達到100Mbps，完全滿足系統(tǒng)檢測要求。為減輕圖像準實時處理系統(tǒng)的負荷，實時采集應用進程不僅完成圖像數(shù)據采集，而且同時進行ROI（Region of Interest）檢測；準實時處理應用進程處理ROI圖像文件，并提取各個缺陷的特征數(shù)