基于神经网络的双层辉光离子渗金属

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1、月2017年12月张泽阳：基于机器视觉的带钢表面缺陷在线检测技术综述基于机器视觉的带钢表面缺陷在线检测技术综述张泽阳天津大学机械机械工程2017级硕士生摘要：带钢表面缺陷在线检测技术是提高带钢质量、改进带钢生产工艺、增强带钢生产企业市场竞争力的主要手段。随着电子技术、计算机技术和人工智能技术的发展，机器视觉技术逐渐成为了带钢表面缺陷检测技术研究的主要方向。本文对基于机器视觉的带钢表面缺陷检测技术的发展情况进行了综述，系统的阐述了国内外基于机器视觉的带钢表面缺陷检测技术的应用和研究现状、机器视觉表面缺陷识别算法和机器视觉检测系统的误差及标定

2、方法，并分析了机器视觉带钢表面缺陷检测技术未来的发展趋势。关键词：带钢；机器视觉；在线检测；表面缺陷；发展现状1月2017年12月张泽阳：基于机器视觉的带钢表面缺陷在线检测技术综述0前言带钢是汽车、电机、化工、造船等工业不可缺少的原材料。在带钢轧制过程中,由于连铸钢坯、轧制设备、轧制工艺等原因,导致带钢表面出现了裂纹、氧化皮、结疤、辊印、刮伤、孔洞、针眼、鳞片、表皮分层、麻点等缺陷,这些缺陷不仅影响了产品外观,更重要的是降低了产品的抗腐蚀性、抗磨性、疲劳极限等性能,而现代生产对带钢的表面质量提出越来越高的要求[1]。目前在实际中得到应用的

3、表面缺陷自动检测方法主要有涡流检测技术、漏磁检测技术、红外检测技术、超声波扫描法以及视觉检测技术。通过分析和综合国内外有关带钢表面自动检测系统的发展历程和研究现状可知目前涡流、红外和漏磁等检测技术只适用某些要求不高的应用场合,由于检测原理的局限导致可检缺陷种类和对缺陷定量描述有限,无法综合评估产品的表面质量[2]。基于计算机视觉的无损检测技术,代表着带钢表面缺陷无损检测的发展方向。1机器视觉表面缺陷检测技术的发展自上世纪80年代以来，带钢表面质量的检测已引起了学术界越来越多地关注。各种自动检测方法的推陈出新，表明了各国研究人员在该领域的不

4、懈探索和研究。90年代后，随着电子技术与机器视觉技术飞速发展，集成度高、易于维护、成本相对低廉的机器视觉表面缺陷检测技术逐渐成为了带钢表面缺陷检测的主流技术，其可靠性、实用性、高效性优于已有的涡流监测、红外检测及激光检测方法，世界各发达国家都投入了大量财力对该技术进行了深入系统的研究。德国、美国、日本相继出现了基于这一技术的带钢表面质量在线检测系统，如德国Parsytec公司的Parsytec5i系统；美国Cognex公司的SmartView系统；日本NKK的Delta-eye系统都已经相继成功。我国在这方面的研究还存在一定差距。1.1国

5、外研究与应用德国Parsytec公司1997年在韩国浦项制铁安装第一套表面检测系统HTS-2,标志着Parsytec公司表面检测系统的正式在线应用。HTS-2系统采用明域、暗域混合光源模式，含8台标准视频摄像机，检测精度为0.5mm，检测钢带宽度为1400mm，速度为350m/min，数据处理由8台与摄像机相连的PC机完成，另外有一台数据库服务器和一台文件服务器，有12G的在线缺陷数据库，通过比较能把85%的缺陷检出并分类。2003年Parsytec又推出了具有复合探测器（DualSensor）的Parsytec5i系统，，包含有两套摄像

6、机系统，一套为面阵摄像机，光源采用漫射光源，另一套为线阵摄像机，光源采用了直射光源。用漫射检测系统探测叠合和边缘缺陷，用直射检测系统探测斑痕等缺陷，该系统运用了自学习神经网络分类方法对缺陷进行分类，到2005年全球有200多套安装应用。2005年美国Cognex公司在土耳其Erdemir钢铁公司冷轧、酸洗、电镀、退火生产线上同时安装了Smartview表面检测系统。Cognex公司的检测系统采用的是自行设计的具有CAN总线的摄像机，系统如图1所示,用户可以自行设计软件和接口，其检测算法采用的是模式匹配法，把缺陷分为40类，通过对部分样本缺

7、陷的学习，在检测中进行模糊匹配，完成分类过程，其检测分辨率可以达到1mm月2017年12月张泽阳：基于机器视觉的带钢表面缺陷在线检测技术综述，满足目前各种速度需求。图1Cognex系统原理2003年日本NKK公司研究的Delta-eye表面检测系统[4]，安装在Fukuyama工厂，其系统采用了偏振光技术检测表面缺陷，分辨率为0.25mm×3.0mm,带钢速度210m/min，宽度1880m，由独立的光源控制器、预处理器、图像处理器和工作站组成，其结构如图2。图二NKK系统结构总的来说，自1990年就不断有企业或者公司开始制造适应于带钢表

8、面缺陷检测的机器视觉系统。到了2000年左右该类系统的总体框架基本构架完成，具备了商业化的条件，并在之后的几年该类产品迅速发展。2005年商业化的带钢表面曲缺陷检测系统基本发展成熟，带钢表面缺