表面缺陷检测系统在冷轧厂的应用

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1、表面缺陷检测系统在冷轧厂的应用介绍了表面缺陷检测系统的组成结构和检测原理，以梅钢冷轧厂连退机组为例，分析Baovision表面缺陷检测系统在该机组实际运行中的检测过程和检测效果，对影响检测效果的常见干扰因素进行了论述，并提出了防范及改进措施。在冷轧薄板生产过程中，带钢表面缺陷状况是衡量产品质量的重要指标之一。在带钢轧制流程中，由于来料质量、生产设备和轧制工艺等原因，会造成带钢表面出现裂纹、辊印、夹杂等缺陷，从而对产品的外观和抗腐蚀等性能造成影响。通过带钢表面缺陷检测系统的运用，实现对带钢表面缺陷进行有效检测

2、和合理分类，对于减少产品质量异议和提高生产控制水平等具有重要意义。梅钢冷轧厂连退机组配备有一套Baovision带钢表面缺陷检测系统，可在线对冷轧带钢表面的缺陷状况进行连续动态检测，具备分类识别和位置记录等功能。目前，该Baovision带钢表面缺陷检测仪所适用的带钢运行速度范围为0～1200m/min，带钢宽度范围为600～1700mm，而连退机组出口段实际运行速度范围在0～800m/min，带钢宽度范围在700～1080mm，因此该设备性能可以满足机组生产的质量检测要求。1检测系统的组成结构及检测原理带

3、钢表面缺陷检测系统主要由成像与采集系统、图像分析与处理系统、数据管理和监测软件系统3部分组成。系统通过CCD摄像机及光源组成的成像系统，对带钢上下表面进行连续扫描，采集到的带钢表面图像信号通过专用GIGE电缆或光纤传输至图像处理单元，利用运行于其中的处理算法对图像进行分析，滤除不含有缺陷的背景图像，对含有缺陷的图像进行图像分割及特征提取，最终通过决策分类算法获得该缺陷的类别，并通过计算机系统实现动态呈现(包括缺陷类别、位置、大小等信息)及存储等操作。1.1成像与采集系统成像系统主要由高速CCD摄像机、高性能

4、光源、多自由度高精度摄像机调节机构等主要设备组成(见图1)。成像系统设计包含分辨率设计和光路设计等主要核心技术内容。CCD摄像机是通过CCD像元阵列来成像的。假设一台摄像机的CCD由横向20个像元×纵向13个像元组成，则该摄像机的物理分辨率为260个像素，即所成的图像最大为20×13像素。缺陷或目标的影像也是由像素组成，若缺陷所占用的像素过少，软件算法就无法检出，但如果系统分辨率过小则就相当于放大了带钢背景的纹理，可能使系统检出大量的无害伪缺陷，造成缺陷溢出。因此，目标机组所需检出的最小缺陷尺寸决定了系统分

5、辨率的设计以及摄像机的数量规模。1.2图像分析与处理系统计算机系统包括图像采集及运算处理单元(CSU)、系统服务器、存档服务器、操作终端和系统交换机。现场摄像机采集的图像信号通过光纤传递到CSU进行波形分析和滤波处理，然后将信号传递到系统服务器中，根据需要分配到各个终端。系统服务器负责与L2及编码器进行数据传输和运行系统主程序，检测结果和数据信息交由存档服务器进行保存。图1表面缺陷检测系统的图像采集图像分析与处理的过程，实质就是对采集图像进行多级分类识别的过程(见图2)。在图像采集的过程中，通过图像采集器完

6、成对缺陷的识别分类;在图像预处理阶段，完成真缺陷和伪缺陷的识别分类;在图像特征提取与分类的过程中，实现对表面缺陷的粗分类;最后在人工干预的情况下，完成表面缺陷的精确分类，为生产提供更为精准的缺陷类别信息。图2表面缺陷检测系统的图像采集与处理流程1.3数据管理和监测软件系统人机交流和操控主要是通过数据管理和监测软件系统(Smartview)来完成的(见图3)，系统检测到的数据和图像最终反映在软件系统中。通过该软件，可以实现对各种缺陷图像进行在线查看、样本采集和分类标识等功能。在对带钢表面缺陷进行检测的过程中，

7、带钢表面缺陷的分类结果都是基于缺陷样本来进行判断和识别的，因而检测和分类的精确度与缺陷样本的选取有着密不可分的关系。根据生产缺陷的需要，通过对缺陷样本图像的采集和选取，可以在Smartview软件平台上建立起一个逐步完备的缺陷样本图像数据库，有助于提高带钢表面缺陷检测系统的动态检测精度。图3数据管理和监测软件系统(Smartview)界面本库主要有斑迹、辊印、夹杂、泛滥等7大类缺陷，并可以根据生产需要，通过Smartview界面采集和添加新的缺陷样本。该软件具有自动存储功能，在系统运行过程中，软件会将带钢缺

8、陷检测的历史记录以图片形式进行保存，操作人员可以根据带钢运行时间和钢卷号来进行对照查询。2影响检测效果的若干因素2.1系统光路因素光源的入射角度与摄像机的拍摄角度，简称为光路。不同缺陷在不同光路下的信号强度是不同的，由于设备一旦安装就位就无法改变光路设计，因此光路设计的精确度决定了缺陷检测的精确程度，因此必须针对不同的应用场合和缺陷形貌来设计相适应的光路。在带钢表面缺陷检测系统的设计上，采取以下光路方案:上表光源