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时间:2019-11-26
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1、学术论坛带钢表面缺陷计算机视觉检测识别研究王斌斌首钢京唐钢铁联合有限责任公司摘要:针对热轧带钢的表面质量检测进行研究,设计了基于假设d为相机之间的距离,n为相机的个数,dc为视场在带钢机器视觉技术的带钢表面缺陷检测系统,从系统整体构成、硬件结表面重叠的距离(垂直方向),Width为带钢的宽度。根据相机与带构、软件开发及算法设计等方面进行了深入的分析与研究。在钢表面之间的几何关系,我们可以得到下面的公式:VS2010平台上,实现了包括图像的采集、传输、缺陷的实时检测和(d-1)xn+(d-d)/2+dc)×2定位,以及缺陷的报警与存储等功能。通
2、过大量的测试结果表明,=(d-1)xn+d+d该系统中设计的缺陷检测算法无论在检测精度还是实时吞吐量上=dxn+dc≥Width都具有很大优势,可以对带钢表面常见的氧化、孔洞、边裂、麻点等根据上述公式中的参数约束关系,可以计算得到的最大测量几十种不同类型和不同等级的缺陷进行精确、实时地检测。宽度为1788mm,考虑到两边需要留有一些余量,两边各自20mm,关键词:表面缺陷检测;机器视觉;无损检测可以实现宽度为1748mm带钢的横向测量。结合带钢的实际运动速度,本文选择205帧/秒的AVTGE680高速相机来采集带钢图1带钢表面缺陷检测系统构成
3、像。测量的带钢宽度为1748mm,单个相机在带钢表面的视场为带钢表面质量检测系统主要由视觉系统、计算机系统、软件系384mm。需要5个相机才能完全覆盖带钢表面。相机架构参数统及机械设备4部分组成。检测系统工作流程是通过高速线阵如下:CCD摄像机及光源组成的视觉系统对带钢的上、下表面进行不间分辨率为:640×480pixel;断的扫描,形成高清晰的带钢表面图像。这些带有缺陷或背景的水平分辨率=384mm/640pixels=0.6mm/pixel;图像通过专用的GIGE电缆或光纤传输至图像处理计算机,通过运垂直分辨率=384mm/480pixe
4、ls=0.8mm/pixel;行其中的处理算法对带钢图像进行分析检测,滤除不含缺陷的背镜头焦距为35mm;景图像。对含有缺陷的图像进行图像分割及特征提取,最终通过安装高度为2810mm;相机视场的重合部分宽度为33mm;相机决策分类算法获得该缺陷的类别。最后在计算机系统中服务器和之间的距离为351mm。终端进行归档存储备份,从而直观地呈现缺陷类别、位置、大小等3软件与算法设计信息。其中计算机系统还对系统进行参数设置、调整和构建分3.1疑似缺陷检测类器。这里假设理想的无缺陷图像亮度分布是均匀一致的,而缺陷2系统硬件设计部分的图像亮度分布具有一定
5、的随机性,且与周围区域存在一定2.1光源设计的差异。根据人类的视觉感知机制,这些亮度上的差异会引起视工业视频相机最短的曝光时间(1/10000秒=100us),针对现场觉的注意。因此,本文利用高斯差分模型DOG(DifferenceofGauss⁃中高速运动下的目标,在100us时间内,对于运动速度为20m/s的带ian)检测带钢表面中需要“注意”的信息。具体的操作是,通过高斯钢钢卷,其移动了2mm的距离,导致对于1mm的缺陷或更小的缺陷滤波器的差分响应模型提取图像中不同位置的中央周围亮度对比模糊不清,无法精确检测,因此我们需要其他机构来确保
6、更短的曝特征,与周围亮度差异大的区域被认为是疑似缺陷目标。光时间。3.2特征编码与缺陷精确定位为解决这个问题,这里使用频闪灯作为主导光源,同时,对于为了进一步确定缺陷的精确位置信息,本文通过对缺陷图像热轧带钢生产系统,使用蓝光透镜滤片和红外光阻挡滤片辅助完进行特征编码,将其转换到相应的编码空间中实现缺陷的精确检成带钢表面图像的采集。另外,为了确保频闪光的开启始终与快测。这里利用LBP(LocalBinaryPattern)特征算子完成图像的特征门的打开时间同步,通过相机和光源的外部触发接头送入同步信编码转换和编码空间的建立。LBP算子最初是由
7、T.Ojala等人于号,其中相机的触发不仅要与频闪灯同步,还需要与板卷速度1996年提出,自提出之后被广泛应用于各类目标的特征提取,它具同步。有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。通过比较像素点与窗2.2相机选型与设计口周围像素点的灰度值之间的差别,根据差别的大小进行编码,然由于带钢在实际工业现场中的运动速度非常快(20m/s左右),后最小化得到具有旋转不变性的描述算子,能够有效地描述缺陷为了完全采集带钢表面图像,需要使用高速高帧率的工业数字相的纹理。机。相机与光源的安装位置示意图及相对位置关系如图1所示。4结束语本文根据热轧带钢生产线的实际
8、运行环境,设计了一套基于机器视觉技术的带钢表面缺陷自动检测系统,其可以对带钢加工质量和过程信息进行自动获取、表达、分析、传递与分析,从系统整体构成、硬件结构、软件开
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