冷轧带钢表面缺陷在线监测系统

介绍一套目前已在实验室中开发成功的冷轧带钢表面缺陷在线监测系统,该系统用于在线检测和识别冷轧带钢的表面缺陷.系统采用多个面阵CCD摄像头同步采集带钢表面的图像,并通过并行计算系统对图像进行分析和处理,以得到钢板表面的缺陷情况.系统在软件流程上进行了特殊的设计,以保证实时数据处理功能.经试验,系统对"乳化液斑痕"、"锈痕"、"压入氧化铁皮"、"辊印"、"折印"和"边裂"等6种常见的冷轧带钢表面缺陷类型识别率在90%以上.     

新型冷轧带钢表面缺陷在线检测系统

提出一种新型冷轧带钢表面缺陷在线检测系统的体系结构并说明其工作原理，采用多台面阵ＣＣＤ成像、几何分段、数据合成的检测方法。选用先进的高速数字信号处理器（ＤＳＰ）作数字图像处理平台，构成了并行工作的多ＤＳＰ的主从式信号处理系统，该系统已在线运行。     

新型冷轧带钢表面缺陷在线检测系统

提出一种新型冷轧带钢表面缺陷在线检测系统的体系结构并说明其工作原理．采用多台面阵ＣＣＤ成像、几何分段、数据合成的检测方法．选用先进的高速数字信号处理器（ＤＳＰ）作数字图像处理平台，构成了并行工作的多ＤＳＰ的主从式信号处理系统．该系统已在线运行．     

冷轧带钢表面缺陷诊断

针对某冷轧厂生产的带钢表面经常出现锈斑、黑斑等缺陷,对原料、酸洗、轧制、退火和平整等工序进行了现场调研,并对乳化液相关指标、防锈性、耐腐败性及带钢表面缺陷的形貌和成分进行了检测。(1)板面残酸是造成锈斑的主要原因。应重点改进盐酸酸洗工艺和设备:调整挤干辊的压力,保持挤干辊的表面状态,加强水冲洗的压力和温度以及喷嘴的均匀性;同时,严格执行酸洗工艺制度。(2)轧机前后乳化液吹扫不净,卷入板内是造成成品黑斑的主要原因。要改进吹扫装置,保证把残留乳化液吹净,必要时增加一排吹扫喷嘴。(3)应设计合理的退火工艺制度,防止因退火不良或局部烧嘴堵塞加热不均造成油的局部挥发不全形成积碳;应重视退火前的松卷,加强对氨分解的监测。采用上述措施后,带钢表面缺陷大幅度减少:表面锈斑、黑色云纹和黑斑等问题得到彻底解决。     

冷轧带钢表面缺陷诊断

针对某冷轧厂生产的带钢表面经常出现锈斑、黑斑等缺陷,对原料、酸洗、轧制、退火和平整等工序进行了现场调研,并对乳化液相关指标、防锈性、耐腐败性及带钢表面缺陷的形貌和成分进行了检测.(1)板面残酸是造成锈斑的主要原因.应重点改进盐酸酸洗工艺和设备:调整挤干辊的压力,保持挤干辊的表面状态,加强水冲洗的压力和温度以及喷嘴的均匀性;同时,严格执行酸洗工艺制度.(2)轧机前后乳化液吹扫不净,卷入板内是造成成品黑斑的主要原因.要改进吹扫装置,保证把残留乳化液吹净,必要时增加一排吹扫喷嘴.(3)应设计合理的退火工艺制度,防止因退火不良或局部烧嘴堵塞加热不均造成油的局部挥发不全形成积碳;应重视退火前的松卷,加强对氨分解的监测.采用上述措施后,带钢表面缺陷大幅度减少:表面锈斑、黑色云纹和黑斑等问题得到彻底解决.     

基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统

研究了一种基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统，它采用模块化硬件设计，图像处理软件满足实时检测的要求，可以有效地检测了生产线上的带钢表面缺陷。为该系统设计了一种基于规则表分类器、模糊算法及人工神经网络的组合式多级分类器，具有一定的学习能力，当待测材料或有关设备发生变化时，系统可以根据缺陷样本库对分类器进行训练，以适应生产线的相关变化。系统具有较强的容错性、适应性及可移植性。     

板带钢表面缺陷检测系统的多尺度边缘检测算法

针对冷轧带钢表面缺陷在在线检测过程中,无法准确地检测到图像中缺陷的边缘问题,提出了一种基于小波变换模极大值的板带钢表面缺陷多尺度边缘检测算法.该方法较好地解决了边缘检测精度与抗噪性能之间的协调问题,实现了在多个尺度上板带钢表面缺陷的边缘提取.实验结果表明该方法对伪缺陷边缘的去除有很好的效果,同时能够较好地保留图像中缺陷的边缘细节信息,具有更好的边缘检测性能,为带钢表面缺陷在线检测系统中的后续处理,如图像自动分割、缺陷识别等奠定了基础.     

浅析冷轧带钢表面缺陷成因及控制措施

冷轧产品的表面质量是影响产品质量提升的关键,也是决定市场前景的重要因素。要想占领更广阔的市场就要生产出质量更高的产品。本文主要介绍了冷轧薄板生产过程中板带表面缺陷的种类,产生原因以及改进措施。     

冷轧带钢表面缺陷图像预处理研究

图像预处理是数字图像处理领域的重要部分,也是冷轧带钢表面缺陷图像检测的前提。复杂的现场环境及光学系统的失真等因素可导致图像降质,进而直接影响后续图像的特征提取及分类。针对这些问题,采取自适应中值滤波与同态滤波相结合的方法对图像进行预处理,利用自适应中值滤波实现图像去噪,高斯同态滤波较稳定地去除图像不均匀问题;将未经预处理与经过预处理后的图像及图像特征进行分析与比较,结果表明,微处理较大地改善了图像质量。     

基于机器视觉的表面缺陷检测研究综述

表面缺陷是工业产品生产中不可避免的问题,如果不及时发现并处理,将会影响产品的表观质量及性能,导致企业生产效益下降。基于机器视觉的表面缺陷检测方法在一定程度上克服了传统人工检测方法的检测效率低、误检及漏检率高的问题,在现代化的工业生产中得到了广泛的应用。本文归纳总结了近年来机器视觉表面缺陷检测领域的研究成果,分析了国内外缺陷检测技术的研究现状,阐述了机器视觉缺陷检测系统的组成及工作原理,综述了视觉缺陷检测所涉及到的相关理论和应用方法,比较了主流机器视觉检测方法的优缺点,并指出了现有机器视觉缺陷检测技术存在的问题,对以后的发展趋势进行了展望。     

冷轧带钢表面缺陷检测的信号处理

冷轧带钢的表面质量是一项重要的管理项目.随着现代化的发展,对冷轧带钢表面质量的要求越来越高.目前国内检测冷轧带钢表面缺陷的方法,是带钢在低速传送下,由人目视检测,因而生产效率很低.本文研究了一种适用于高速传送带钢的生产线上的由激光扫描器和信号处理系统组成的自动表面缺陷检测系统.     

基于机器视觉的食品缺陷检测系统研究

为解决食品生产过程中产品残缺问题,研究了一种基于机器视觉的缺陷检测方法,以饼干为样本进行了实验分析。首先构建实验系统,对单目摄像机进行标定,利用标定所得参数对图像进行畸变校正;然后对校正后所得图像进行图像分析处理;最后对处理完成图像进行区域检测,得到检测结果。实验结果表明:以该方法进行饼干缺陷检测成功率可达98.67%,并满足高精度、实时性的要求,为今后食品缺陷检测提供一定的参考方向。     

一种基于灰度投影的带钢表面缺陷检测算法

根据带钢表面缺陷图像的特点提出了一种利用带钢图像的灰度投影进行带钢表面缺陷目标检测的一种算法.该算法首先是把带钢图像分别进行向下和向左的灰度投影,然后在此基础上计算出向下投影与向左投影的投影均值并分别找出其中的最大值与最小值,之后分别把它们做差,如果向下投影均值的差值和向左投影均值的差值中至少有一个超过了给定的阈值则认为图像存在缺陷,否则无缺陷.该算法在多次实验中都能够很成功地完成带钢表面缺陷目标检测的功能.     

基于机器人视觉的汽车零配件表面缺陷检测算法研究与实现

对机器人视觉进行研究,建立检测算法模型.通过分析图像相减匹配算法工作机理,结合汽车零配件生产系统,建立一种基于Siemens PLC的表面缺陷检测仿真平台,以验证该算法的可靠性.实验结果表明,该算法模型可以稳定地检测到缺陷目标.     

带钢表面缺陷在线检测系统的图像滤波算法

由于纹理背景的存在导致图像缺陷检测结果不准确是目前冷轧带钢表面缺陷在线检测过程中存在的主要问题之一.针对该问题提出了一种基于小波的各向异性扩散图像滤波方法,该方法通过小波分解得到图像的低频和高频分量,并针对高频分量采用小波扩散系数对小波系数进行正则化处理,最后进行小波逆变换,重构滤波后图像.实验结果表明该方法不仅能够有效地滤除不必要的纹理背景信息,而且能够较好地保留图像的细节信息,具有更好的综合性能,为带钢表面缺陷在线检测系统中的后续处理,如图像的边缘检测和自动分割等奠定了基础.     

采用机器视觉的铝压铸件表面缺陷检测

对铝压铸件常见的缺陷形态进行分析,提出适用于铝压铸件表面缺陷的检测算法.首先,采用阈值分割与形态学相结合的方法分割出可疑区域;然后,根据基于面积、亮度均值、亮度均值差、灰度曲线分析的4个剔除原则,剔除伪缺陷的干扰.试验结果表明:文中的检测方法具有低成本、高精度、可操作性强等优点,能有效提高铝压铸件生产过程中的检测效率.     

磁瓦表面夹层缺陷的检测和识别方法

为了改变目前以目视为主的磁瓦缺陷检测现状,应用计算机视觉技术检测与识别磁瓦缺陷.首先,应用图像剪切技术获得需要检测的部分;然后,应用Laplacian算子和Wiener滤波器进行图像锐化和滤波去噪,选择相应的阈值进行图像二值化;最后根据白色区域的面积和周长与给定的阈值进行比较,实现夹层缺陷的检测.MATLAB仿真实验验证了算法的有效性.