鋼管表面缺陷檢測瑕疵
2022-11-25
鋼管表面缺陷為凹坑、劃傷、翹皮及輥痕 4 種缺陷
鋼管表面缺陷為凹坑、劃傷、翹皮及輥痕 4 種缺陷
國內(nèi)外利用機(jī)器視覺方法檢測冶金產(chǎn)品的對象主要為板材、帶鋼、鋼條等，這些產(chǎn)品表面較平整、粗糙度低、材料反射率一致，只要保證入射光照角度合理，強(qiáng)度分布均勻，無論使用面陣或線陣相機(jī)均能獲取較為理想的被檢測材料表面缺陷圖像，這也有效降低了后續(xù)圖像處理算法的復(fù)雜程度;如圖平面材料表面缺陷檢測的光照分布示意圖，通常采用單個(gè)或多個(gè)面陣相機(jī)即可獲得理想的光照結(jié)果;而采用線陣光源則更容易實(shí)現(xiàn)，因?yàn)楸徽丈鋮^(qū)域各點(diǎn)到達(dá)光源中心的距離是相等的。
鋼管因其幾何結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，易產(chǎn)生光照不均現(xiàn)象;為實(shí)現(xiàn)鋼管圓弧表面動態(tài)實(shí)時(shí)檢測，必然影響光源光照區(qū)域與相機(jī)視野的重合性，易造成光照分布不均，這種現(xiàn)象會覆蓋掉缺陷區(qū)域的特征。當(dāng)圖像獲取不理想時(shí)，會增加圖像處理的難度。盡管相關(guān)學(xué)者在機(jī)器視覺檢測領(lǐng)域已經(jīng)作了很多工作
鋼管作為原材料，廣泛應(yīng)用于如石油、化工、電力、船舶、汽車等行業(yè)。近年來，經(jīng)濟(jì)全球化發(fā)展使企業(yè)對產(chǎn)品質(zhì)量提出更高要求，鋼管表面存在缺陷會嚴(yán)重影響其使用壽命，同時(shí)在設(shè)備某些重要位，使用劣質(zhì)鋼管會存在安全隱患，嚴(yán)重威脅人員生命，對企業(yè)造成產(chǎn)財(cái)產(chǎn)損失。因此，為了控制鋼管質(zhì)量，相關(guān)企業(yè)會對其進(jìn)行質(zhì)量檢測，但檢測措施通常由人工實(shí)現(xiàn)，無法實(shí)現(xiàn)快速、精準(zhǔn)檢測缺陷。
基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測將是未來研究和發(fā)展的主要方向，目前，基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測理論研究和實(shí)際應(yīng)用等環(huán)節(jié)均有可喜的成果，但仍存在下面主要的問題和難點(diǎn)：
在制造產(chǎn)品的過程中，表面缺陷的產(chǎn)生往往是不可避免的。不同產(chǎn)品的表面缺陷有著不同的定義和類型，一般而言表面缺陷是產(chǎn)品表面局部物理或化學(xué)性質(zhì)不均勻的區(qū)域，如金屬表面的劃痕、斑點(diǎn)、孔洞，紙張表面的色差、壓痕，玻璃等非金屬表面的夾雜、破損、污點(diǎn)，等等。
機(jī)器視覺表面質(zhì)量檢測，特別是實(shí)時(shí)檢測，圖像采集的數(shù)據(jù)量大，所以如何提高圖像處理速度顯得十分重要。提高圖像處理速度主要有兩種手段，一是改善和優(yōu)化圖像處理算法，算法既要簡單快速，又要兼顧實(shí)際效果;二是改善和優(yōu)化實(shí)現(xiàn)算法的手段。目前，實(shí)時(shí)圖像處理采集方案主要為下面幾個(gè)方面。
機(jī)器視覺帶鋼常見缺陷盤點(diǎn)
由于熱軋產(chǎn)線中帶鋼表面溫度高、表面狀態(tài)復(fù)雜、缺陷類型多等特點(diǎn)，缺陷檢出率及識別率已不能滿足高端熱軋帶鋼生產(chǎn)的需求。由于表面特有的氧化鉻表面膜紋理特征，導(dǎo)致基于傳統(tǒng)圖像分類算法得出的不銹鋼熱軋帶鋼表面缺陷識別率較低，難以滿足不銹鋼生產(chǎn)實(shí)時(shí)性的要求;周期性缺陷如輥印、劃傷如果不得到及時(shí)發(fā)現(xiàn)及控制，會造成批量質(zhì)量事故，嚴(yán)重影響成品質(zhì)量及生產(chǎn)效率;缺陷在帶鋼表面的位置、長度信息及分布尚未實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)定位，會嚴(yán)重影響后續(xù)的工序;目前表面質(zhì)量分級缺乏實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)支持，無法實(shí)現(xiàn)鋼鐵全流程的質(zhì)量閉環(huán)管控。盡管國內(nèi)外大量研究并開發(fā)
在熱連軋板帶生產(chǎn)技術(shù)飛速發(fā)展的今天，鋼鐵企業(yè)對于其表面缺陷檢查，大多數(shù)仍停留在人工開卷檢查的階段。這種檢查方式，由于開卷長度有限，缺陷檢出率低，且缺陷反饋不及時(shí)，容易產(chǎn)生批量質(zhì)量缺陷，甚至?xí)?dǎo)致帶有缺陷的鋼卷流入市場，造成質(zhì)量異議。