带钢表面缺陷检测关键技术的研究

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1、摘要摘要轧制带钢已成为汽车、家电、造船、航空航天以及其它机械制造等行业不可或缺的原材料。随着科技的不断发展，人们对产品提出了更高的要求，特别是汽车、家电等行业对轧制带钢的表面质量要求非常严格。但是，由于钢坯材料、轧制设备、轧制工艺等多种原因，常常导致带钢表而形成诸如孑L洞、翘皮、夹杂、挫伤、辊印、浪形、平整花、粘结等多种类型的缺陷。带钢表面缺陷的检测和控制，对于剔除废品、减少原料浪费、提高成品率、改善工人劳动条件都具有十分重要的意义。本文针对宝钢某电镀锌机组带钢表面缺陷检测的关键技术进行了研究。系统采用基于机器视觉检测的构

2、架，重点讨论了高速、高分辨率、低对比度带钢缺陷图像的预处理和分割技术，具体如下：(1)在应用CCD进行带钢表面缺陷检测时，往往得到暗淡、灰阶不均的图像。本文针对此类图像提出了应用最小二乘法拟合二次曲线方程，得到曲线参数，实现带钢图像的灰度均衡。(2)针对带钢缺陷图像的分割，本文尝试了Meanshift的分割算法。研究表明，当缺陷类型为占图像幅面较大时，可以采用该算法进行分割。(3)针对高分辨率、低对比度缺陷图像的分割，提出了基于线扫描的处理算法，并利用图像区域梯度分布的统计特性，有效地实现了诸如平整花、划伤等缺陷的分割。相

3、关研究算法已应用到带钢表面缺陷检测系统中，有效地提高了带钢缺陷的检出率。同时，应用表明，经过灰度均衡后的图像使用新的缺陷分割算法，系统的缺陷识别率达到了83％以上。总之，本研究在解决带钢表面缺陷检测中图像处理方面的工作取得了初步成效，提高了带钢低对比度缺陷的检出率和识别率。但在针对不同钢种、不同缺陷和不同机组速度的带钢缺陷检测，相关算法的选择及参数的设定和优化，仍需进一步深入研究与改进。关键词：带钢缺陷；表面检测；机器视觉；灰度均衡；低对比度ABSTRACTRolledsteelstripistheveryimportan

4、tmaterialforautomobile，householdappliances，shipbuilding，aeronauticsandastronautics，andothermechanicalengineeringfields．Withthedevelopmentofthemodemscienceandtechnology,thesurfacequalityrequirementsforsteelstripisalsoraisedtoahighergrade，especiallyforautomobileandh

5、ouseholdappliancesproducts．However,somedefectssuchashole，scale，openshell，scratch，roll-marketconsteelstripsurfacecannotbeavoidedduetobilletquality,rollingmachineandrollingengineering。Itisveryimportanttodetectthedefectsonsteelstripandthencontrolandadjusttherollingen

6、gineering．Surfaceinspectionplayallimportantroleforweddingoutspoiledproduct，reducingmaterialwaste，improvingtherateoffinishedproductsandworkingcondition．KeytechnologiesforsteelstripdefectdetectioninBaosteelarediscussedinthisreport．Thesurfaceinspectionsystem(SIS)isba

7、sedonmachinevisiontechnology．Theissuesincludingpre—processingandsegmentationforhighspeed，highresolutionandlowcontrastimagesaredescribedinthissystem．(1)WhenCCDisusedasimagesensortodetectsteelstrip’Ssurfacedefect，itisveryoftenthattheobtainedimagesarebrighterinthemid

8、dleanddarkeratbothsides．Fortheseimages，amethodusingleast·squareprinciplefittingquadriccuwewasadoptedandsomecurveparameterswereobtained．Inthisway,thepixe