带钢表面划痕缺陷视觉检测照明系统分析
带钢表面缺陷检测方法研究
摄像 机, 在轧制速度为5 n 时 能 众 / 摄取到带钢表面最小 s 尺寸为 0r x. 的 .n o5 s l l n I 微 小 缺陷; 在对图 像处 理相关技术 进行研究的基础上, 设计和测试了图 像平滑降噪、
图像边缘检测和图像数学形态学操 作各阶段所使用的技术 , 更适合带钢表面缺陷图
像的处理 和特征的 提取; 讨论和提取的特征量及 选用的 人工神 经网 络分类器对带 钢 表面缺陷 的分类更 加有效。 在研制开发的带钢表 面缺陷检测 装置 上通过实验对该方 法 进行了 试验研究, 表明此方法可以 结果 有效的 检测出带 钢常 见的 表面缺陷, 平均 检出率为9% 1 。 该检测 颖、 结构简单, 方法新 设备 能满足大部分 带钢生产线的 表面缺陷检测要 求, 具有较高的 推广应用 价值。 由于带 钢表面缺陷种类 繁多, 下一步研究工作 建议
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s d 田d eep , c i tt e Pasn r i r ue e, h h U e t i ldvo da o n oh m l i P c o e iln w i  ̄ d le c rg e d l o e s q rl l c s i n l
m s t te a r etco; e u s x c d t S t a d us氏朋d e r l o o u f h f t e x al Fa r et t b h y e r i se r e us r l n t e r ey e s me s a c 山 bc.r aa n e o h be hs t a t me o o i ae a fao, e ak 0 g f nt r a e nc e o s h PP t o wk s on e t h fn g c s c n d l l i t s ii 山 y、 se c l o P沁 s gdfc laeo uf e恤 s e s P A d t e v fi l f 代 e i e t m g fsr c a i et s n es a e r tl t ; n h i e s u o ePrl w s 田i ot h t epr e a d i . e shso l l n Xe l m a i t le a cl l t n d e u 诫t h xei n l e c T r e m i ve h e u hw s
带钢表面缺陷检测
带钢表面缺陷检测姓名:朱士娟学号:1110121137摘要表面质量的好坏是带钢的一项重要指标,随着科学技术的不断发展,后续加工工业对带钢的表面质量要求越来越高。
如何检测出带钢表面缺陷并加以控制,引起带钢生产企业的高度关注。
随着计算机视觉技术的发展和计算机性能的不断提高,由带钢图像在线检测其表面质量已成为国内外学者研究的热点课题。
在本课题中,首先提出了带钢表面监测系统的总体设计方案,从硬件和软件上保汪系统的实时性和精确度。
其次设计一种获得噪声图像的方法,分析图像的噪声特性。
并在此基础上针对传统中值滤波算法复杂、处理时间长等缺点,提出一种改进的迭代的中值滤波方法,这种方法在有效滤掉噪声的同时尽可能地保存了图像的细节,并比传统的中值滤波方法大大地减少了处理时间。
在对图像进行滤波处理后,本文分别提出了BP神经网络法,区域灰度羞绝对值闽值法和基于背景差分的小区域闽值法三种方法,对带钢表面缺陷进行检测。
本文选取300幅带钢图片进行实验,结果表明这三种方法的漏检率和错判率均在5%以下,且速度至少能达到10毫秒/每帧,满足实时检测系统低漏检率、低错判率和快速检测的要求。
其中BP网络检测方法适应性好,可以通过样本学习适应相应的环境变化,并且不但能检测出已知样本的缺陷,而且对未知缺陷样本的检测效果也很好。
区域灰度差绝对值检测方法算法简单,运算速度最快,能实现5毫秒/每帧的检测速度。
基于背景差分的小区域闽值法除了算法简单,速度快以外,它还能有效地检测出微小的、对比度低的缺陷,并且背景图像的不断更新能使系统适应带钢表面质量的不断变化,使系统能满足不同生产环境的检测需要。
通过本论文的研究和探索,使带钢表面监测系统的实用化更前迸一步,为进一步的带钢表面质量在线控制识别奠定了基础。
关键词带钢,图像处理,滤波,缺陷检测1检测原理设轧制带钢速度为ν,在钢板的上下表面各安置一套检测装置(图1),在平行于钢板表面且垂直于速度方向处放置一个高强度线光源,光源经过聚焦光学系统照亮钢板表面。
基于机器视觉系统金属表面缺陷检查系统设计方案范例-2022年学习资料
系统应用范围-·检测对象:-硬币、印刷品、方形产品等-·适用范围:-流水线的自动生产线、半自-动生产线。
系统硬件构成:-·总体结构-·高速线阵相机、照明装置、控制处理器、操作计-算机、报警装置、pg到位识别、机 清除装置-警报装置-检险用照相机-可选-LD照明-控制盒-操作盘-P.G.-控制器-Fanuc pl-机械 置(可选)-气泵
检查信息画面(图像)-缺点监视器画面票-参数设定画面-超-2T-20-黑品s-欠点老二画面-パ一大一夕轂定 面
系统工作原理:-oi-产品进入检测系统,有红外检测系统进行-定位,传送带上方的照相头进行第二次数-据采集, 传送带作用下将零件翻转,照-相头进行第二次数据采集,通过数据线将-数据传入工业计算机进行图像处理判断,-标 n产品为次品,计算机通过网络链接-plc控制机械分选n次品。
系统软件组成-·首先把合格的产品标准图像存储起来。生-产过程中实时检测产品的图像,并和存储-的图像相比较。 果图案,颜色,相似度-FIT,图像位置坐标X,Y在设置的公-差之内,表示此产品外观合格,否则是外-观不合格 -软件采用全中文界面,界面友好,操-作简单。
人际操作界面-原始产品图样存储库+-产品数据采集与分析-数据统计与记录库-数据哲存库-执行命令库
基于机器视觉系统金属表面缺-陷检查系统设计方案-执行人:
现状与趋势:-在线检测系统,主要应用于印刷品、包装-产品或机械产品关键表面的检测(织物、-面粉、标签、玻璃 皿,工业上,多进-行单面和双面金属表面缺陷检ห้องสมุดไป่ตู้,由于机-械系统复杂,数据量较大,控制稳定性要-求高,但是同 进行多面视觉金属表面缺-陷检查系统比较少。
数据采集关键技术:-图形采集-·图像去噪-·转化灰度图形-·图像轮廓提取-·数据统计分析-·逻辑判断
基于机器视觉的钢丝绳表面缺陷检测
基于机器视觉的钢丝绳表面缺陷检测机器视觉技术的应用在各个领域都得到了广泛的认可和应用。
在工业领域中,钢丝绳的表面缺陷检测一直是一个重要而困难的问题。
传统的人工检测方法不仅费时费力,而且准确性也存在一定的问题。
基于机器视觉的钢丝绳表面缺陷检测技术的出现,为解决这一问题提供了新的思路和方法。
一、机器视觉在钢丝绳表面缺陷检测中的优势相比传统的人工检测方法,机器视觉技术具有以下几个显著优势:1. 高效性:机器视觉系统能够高速地处理图像信息,具备较强的计算和处理能力,能够实时地对钢丝绳表面进行检测,大大提高了工作效率。
2. 准确性:机器视觉系统能够精确地捕捉和分析图像中的细节和特征,对钢丝绳表面缺陷进行准确的检测和分类,避免了人为因素对检测结果的影响。
3. 自动化:机器视觉系统能够自动地完成图像采集、处理和分析等一系列操作,无需人工干预,提高了工作效率和减少了人力成本。
二、基于机器视觉的钢丝绳表面缺陷检测方法1. 图像采集:使用高分辨率的工业相机对钢丝绳表面进行图像采集。
采集时需注意光照条件、背景干扰等因素对图像质量的影响。
可采用多角度、多方位的方式进行图像采集,以获取更全面的表面信息。
2. 图像预处理:采集到的图像可能存在噪声、模糊等问题,需要进行预处理以提高后续处理的准确性和稳定性。
常用的图像预处理方法包括去噪、图像增强、边缘检测等。
3. 特征提取:通过对图像进行特征提取,提取钢丝绳表面的纹理、颜色、形状等特征信息。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换、形态学处理等。
4. 缺陷检测:通过对提取的特征进行分析和处理,检测出钢丝绳表面的缺陷。
可以采用传统的机器学习算法,如支持向量机、随机森林等,也可以借助深度学习算法,如卷积神经网络、循环神经网络等进行缺陷检测。
5. 结果评估:对检测结果进行评估和分析,判断钢丝绳表面的缺陷类型和严重程度。
可以采用准确率、召回率、F1值等指标进行评估,根据评估结果进行进一步的优化和改进。
基于深度学习的带钢表面缺陷检测系统的研究与实现
基于深度学习的带钢表面缺陷检测系统的研究与实现基于深度学习的带钢表面缺陷检测系统的研究与实现一、引言带钢是制造钢材产品的重要材料之一,在钢铁生产和加工过程中扮演着重要的角色。
然而,由于制造和运输过程中的因素,带钢表面往往会存在各种各样的缺陷,例如划痕、凹陷、氧化等。
这些缺陷如果无法及时发现和处理,将会严重影响带钢的品质和使用寿命,甚至导致产品质量问题和经济损失。
因此,研究和实现一种基于深度学习的带钢表面缺陷检测系统具有重要的理论和实际意义。
二、深度学习在图像识别领域的应用深度学习是一种人工智能的方法,它通过模拟人脑神经网络的结构和功能来实现图像和数据的自动识别和分析。
在图像识别领域,深度学习已经取得了巨大的成功,例如在物体检测、人脸识别、自动驾驶等领域都有广泛的应用。
三、带钢表面缺陷检测系统的设计与实现基于深度学习的带钢表面缺陷检测系统的设计和实现主要包括以下几个关键步骤:1. 数据采集与预处理:利用高清摄像设备对带钢表面进行拍摄,将获得的图像数据进行去噪、灰度化、尺寸归一化等处理,以提高数据的质量和一致性。
2. 数据标注与训练集构建:人工对带钢图像进行标注,标注出图像中存在的不同缺陷区域,并将标注结果与相应的图像进行关联。
构建包含大量带钢图像和相应标注信息的训练集,作为后续深度学习模型的训练数据。
3. 深度学习模型的选择与训练:根据带钢表面缺陷检测的特点和需求,选择适合的深度学习模型,如卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)。
利用训练集对选择的模型进行训练和优化,以提高模型的准确性和泛化能力。
4. 缺陷检测与分类:将训练得到的深度学习模型应用于实际的带钢图像中,通过图像的特征提取和比对,检测出图像中存在的缺陷区域,并根据缺陷的类型进行分类。
通过将缺陷与标注信息进行比对,判断出缺陷的位置和严重程度。
5. 结果评估与优化:对检测结果进行评估和统计分析,计算系统的准确率、召回率、误报率等指标,根据评估结果对系统进行优化和调整,以提高系统的检测性能和效果。
钢板表面缺陷检测技术的研究与应用
钢板表面缺陷检测技术的研究与应用一、引言随着工业化进程的不断推进,钢材作为基本的建筑材料,在建筑、桥梁、交通运输等领域得到了广泛的应用。
钢材品质的好坏直接影响到工程质量和安全性,因此钢板表面缺陷的检测变得尤为重要。
本文将从钢板表面缺陷检测技术的研究与应用的角度出发,分析目前常见的钢板表面缺陷检测技术及其应用。
二、钢板表面缺陷检测技术1.目视检测法目视检测法是一种最简单、最常用的缺陷检测方法,通过肉眼观察钢板表面缺陷的方式来进行识别。
这种检测方法的优点是成本低,操作简单,但是存在识别不准确、实时性差等缺陷。
2.磁粉检测法磁粉检测法是通过涂覆磁粉或将磁粉喷涂到钢板表面,并产生磁场,利用磁粉在缺陷附近产生聚集并形成缺陷轮廓线来检测缺陷。
这种方法能够检测到较小的缺陷,但是需要对钢板进行磁化处理,同时也会对环境造成一定的污染。
3.超声波检测法超声波检测法是一种通过超声波对钢板进行检测的方法。
利用超声波在材料中的传播规律,来检测钢板表面的缺陷。
这种方法具有检测速度快、操作简单、准确性高等优点,但是对于不同类型的缺陷,需要针对性的选择超声波探头。
4.电磁感应检测法电磁感应检测法是一种利用钢材表面的电磁感应来检测缺陷的技术。
该技术不需要对钢板进行磁化处理,并且对环境无污染,但是需要针对不同的缺陷类型选择不同类型的探头。
5.激光检测法激光检测法利用激光束对钢板进行激发,通过反射光信号来检测表面缺陷。
这种方法具有高速、高精度、无需接触样品以及无需待机的优点,但是价格昂贵,操作复杂。
三、钢板表面缺陷检测技术的应用1.建筑领域在建筑领域,需要对钢板进行缺陷检测,主要是因为缺陷可能导致安全问题。
钢板在建筑领域的主要应用包括建筑物外立面、建筑辅助结构以及建筑桥梁。
基于不同的要求,通常选择不同的检测技术。
2.交通运输领域在交通运输领域,需要对钢板进行局部的缺陷检测,主要是因为缺陷可能对车辆或船只产生破坏。
主要包括汽车的轮胎和汽车底盘板的检测、火车铁轨以及船舶的钢板表面检测。
机器视觉在金属表面缺陷检测中的原理是什么
机器视觉在金属表面缺陷检测中的原理是什么
如今,机器视觉这项技术发展愈发成熟,也逐步落地于各行各业,对于金属的外观检测便是其中一项应用,那么它是如何能够精准识别出金属表面缺陷的呢,来和国辰机器人小编一起看看吧。
基于机器视觉检测的金属表面缺陷检测设备经过一系列的图像处理算法,可以识别金属卷材、带材表面的缺陷,如常见的辊印、划痕、锈痕、羽纹、粘结、折印等,广泛应用于钢铁、有色金属,有助于减少漏检发生率,提高了产品的质量,使冶金带钢的生产管理者彻底摆脱了无法全面掌握产品表面质量的状态。
它的工作原理是采用高速CCD工业相机对板材表面进行实时拍照,照片经数字化处理后,送入主机进行图像处理,通过参数计算,对板材图片提取特征,以检测表面缺陷信息,然后进行分类定等级。
其次,利用视觉检测设备以数字的形式对信号进行采集、滤波、检测、均衡、去噪、估计等处理,从而得到符合需要的信号形式,包括图像变换,图像编码,图像增强,图像恢复,图像分割,图像理解,识别系统等。
基于机器视觉检测的金属表面缺陷检测设备可用于冷轧板、酸洗板、汽车钢板、不锈钢板、彩钢板、镀锌板、镀锡板、镀金板、有色金属带材及各类复合带材卷材表面质量检测。
可广泛安装于冷轧线、开卷线、分卷线、钢板配送中、其它金属材料材生产加工线等领域。
轧带钢表面划痕缺陷的分析与控制
轧带钢表面划痕缺陷的分析与控制质量检控在钢铁行业中所起作用日渐明显和重要,带钢表面缺陷作为影响其质检环节是否过关的关键因素,其检测对于提升最终质量具备极其重要的作用。
标签:轧带钢;表面缺陷;控制1.前言当前,在带钢生产过程中,传统的人工检测法早已无法满足现实生产需求,所以对带钢表面缺陷检测系统进行深度研究已成为如今钢铁单位的共识。
2.热轧带钢网纹产生的原因热轧带钢有明确的出口平台。
在打开过程中,带钢受打开结构及其原始状态的影响,并在力的作用下局部彎曲。
当弯曲力达到上限时,带钢局部变形并变得不均匀而形成滑动线,这是常见的网格现象。
当热轧铁素体基不锈钢时,工作辊上的网纹辊缺陷程度波动很大,并且网纹辊缺陷增加。
从精轧前的工作辊的状态和工作辊表面的凹凸形状的测量结果可以看出,工作辊表面具有在工作辊的圆周方向上延伸的肋状缺陷。
肋的宽度为1至2mm,并且工作辊主体掉落以形成20至30μm的凹部。
钢板的表面缺陷是与工作辊的表面缺陷相对应的沿着钢板的长度方向延伸的肋状缺陷。
通过EPMA测量钢板表面上的缺陷元素的分布的结果是,推入钢板表面的异物具有与钢板相同的组成。
3.热轧带钢网纹缺陷的控制措施3.1合理的工艺参数根据以上分析结果,为了减少炉渣在铸坯中的混入,浇铸时模具宽,窄面上的水流量分别选择为215和25m3/h,板间的氩背压为0.01至设置为0.025MPa,模具的液位剧烈波动,浸入式喷嘴的浸液深度为80至150mm。
这会导致铸坯中夹渣的增加,从而防止浇注过程中工艺参数的设定不当。
3.2提高保护渣碳含量由于保护渣原料中的炭黑的碳含量不足,并且保温效果低,因此铸造时的弯月面的冷却强度增加,钢容易冻结,铸坯的渣混合率增加。
当碳含量为99%时,由于保温性能高,铸坯的炉渣混合比显着降低,因此必须使铸型粉原料中固定碳的质量比达到99%以上。
..3.3钢板网纹的抑制技术使用的润滑剂是由含硫添加剂的润滑油制成的10%乳液。
产品表面划伤分析报告
产品表面划伤分析报告1. 简介本文旨在对产品表面划伤进行分析,以帮助了解划伤的原因、特征和可能的解决方案。
通过对划伤的分析,可以更好地保护产品的外观质量,提升用户体验。
2. 划伤的定义划伤是指产品表面出现的细小划痕或磨损,常见于各种材质的产品中,如金属、塑料、玻璃等。
划伤会影响产品的外观质量,给用户带来不良的视觉体验。
3. 划伤的原因划伤的产生往往与以下几个方面有关:3.1. 不当的使用划伤可能是由于用户在使用过程中不当操作所导致。
例如,在使用金属制品时使用力度过大,或者在玻璃制品上使用尖锐物体刮擦等。
3.2. 环境因素划伤也可能是由于环境因素引起的,如灰尘、砂粒等微小颗粒的摩擦作用。
这些颗粒在产品表面移动时可能会引起划痕。
3.3. 产品质量问题有时,划伤是由于产品制造过程中的质量问题引起的。
例如,在产品生产过程中,使用了不合适的工具或材料,导致产品表面易受划伤。
4. 划伤的特征了解划伤的特征有助于判断其产生的原因,并采取相应的措施进行修复或预防。
4.1. 划痕的深度和长度划痕的深度和长度是判定划伤程度的重要指标。
浅表的划痕可能只影响表面层,而深度较大的划痕可能会损坏产品的结构。
4.2. 划伤的形状和方向划痕的形状和方向可以提供有关划伤原因的线索。
例如,直线状的划痕可能是由于尖锐物体的刮擦,而圆形的划痕可能是由于金属产品之间的碰撞。
4.3. 划伤的分布范围划伤的分布范围可以反映产品在使用过程中受到的划伤程度。
如果划痕遍布整个产品表面,则说明产品的使用寿命可能受到较大影响。
5. 解决方案针对不同原因导致的划伤,可以采取以下解决方案:5.1. 提供使用指南为了减少不当使用造成的划痕,可以向用户提供详细的使用指南,建议正确的使用方法和操作注意事项。
5.2. 提供外部保护为了防止环境因素引起的划痕,可以考虑为产品提供外部保护措施,例如使用保护套、膜等。
5.3. 改善产品质量为了避免产品质量问题导致的划伤,应该优化生产工艺和材料选择,确保产品表面的耐划性和耐磨性。
冷轧带钢表面缺陷的研究与原因分析
冷轧带钢表面缺陷的研究与原因分析摘要:冷轧带钢的表面缺陷是影响带钢产品质量的重要影响因素,随着汽车工业的不断发展,对于冷轧带钢的质量要求愈发严格。
然而冷轧带钢由于生产过程长,规格薄等因素,更易出现各种表面缺陷,较为常见的有:线状或条带状缺陷、夹杂、孔洞以及氧化铁皮压入等。
本文主要分析冷轧带钢表面缺陷的研究与原因。
关键词:带钢表面;缺陷;断裂;起皮;数值模拟引言根据过往的研究成果,发现夹杂物、表面裂纹、气泡以及氧化铁皮压入是引起带钢表面缺陷的主要原因。
为了能够及时发现缺陷来源,进而改善带钢产品质量,本文针对某钢厂生产的冷轧带钢的表面缺陷,从缺陷的宏观形貌分布、微观组织形貌以及成分角度进行分析,以期为钢厂在生产中提供重要的理论依据。
1、实验材料与方法选用某钢厂生产的低合金钢作为实验材料,尺寸为635mm×76mm×1mm,。
首先观察冷轧带钢表面缺陷的宏观形貌,然后使用锯床于带钢表面缺陷处切取若干个10mm×10mm的试样,试样需要贯穿缺陷位置,以便观察缺陷形貌。
采用JSM-6510LV型扫描电镜观察试样的组织形貌,并结合能谱分析分析缺陷成分、确定缺陷表面物质的成分。
2、成因分析2.1卷取边浪的特点带有卷取边浪缺陷的冷轧带钢经过了平整和纵切工序后,边部会表现出严重的边浪,浪高可达80mm。
由于这种边浪仅在卷取之后产生,因此被称为卷取边浪。
卷取边浪有以下四个特点:1)缺陷仅在卷取后产生,带钢在前工序不存在浪形。
2)卷取后,钢卷在纵切处开卷,带钢操作侧边浪严重,浪高可达80mm。
3)带钢外圈的卷取边浪最重,之后逐渐减轻,内圈几乎没有边浪。
4)带钢操作侧和传动侧厚度差达到公称厚度的1%~3%。
2.2平直的横截面平直横截面的带钢无论卷取多少层,钢卷沿宽度方向上壁厚分布都是均匀一致的。
2.3内凹的横截面同板差为2%的内凹截面在卷取200层后,钢卷边部的壁厚要比带钢中部厚4mm;卷取500层后,带钢边部壁厚比带钢中部壁厚大10mm,因此卷取此类带钢的过程中,带钢边部要比中部的受力大很多。
基于机器视觉的智能金属表面瑕疵检测
基于机器视觉的智能金属表面瑕疵检测人类的视觉系统是一种强大的工具,能够通过观察和识别各种表面瑕疵来判断物体的品质。
然而,人类视觉存在主观性和疲劳等局限性,因此在瑕疵检测领域,基于机器视觉的智能技术成为一种备受关注的方法。
基于机器视觉的智能金属表面瑕疵检测系统能够通过高分辨率图像采集和分析,自动准确地检测金属表面的瑕疵,并根据事先设定的标准对其进行分类和评估。
该系统的核心是计算机视觉算法和图像处理技术,它们能够实现对金属表面瑕疵的精确检测和定位。
在金属制造行业中,金属表面的缺陷通常包括划痕、凹坑、裂纹、气泡等,这些缺陷可能对制品的质量和功能产生负面影响。
传统的瑕疵检测方法主要依赖于人工视觉,但其存在人为主观性高、效率低和可靠性差的问题。
而基于机器视觉的智能瑕疵检测系统则能够有效地解决这些问题。
首先,基于机器视觉的瑕疵检测系统能够通过图像采集装置获取高清晰度的金属表面图像,保证了图像的质量,为后续的瑕疵识别提供了可靠的数据基础。
其次,通过先进的图像处理和计算机视觉算法,系统能够对金属表面的瑕疵进行自动分割、定位和提取,并进行量化评估。
这些算法包括边缘检测、颜色分析、纹理特征提取等,通过将这些特征与事先建立的模型进行比对,系统能够快速准确地判断金属表面的瑕疵类型和严重程度。
最后,基于机器学习的智能算法使得系统能够逐步提升自身的检测能力,通过不断学习和训练,提高对不同类型瑕疵的识别率和准确性。
基于机器视觉的智能金属表面瑕疵检测系统具有许多优势。
首先,由于采用了自动化的瑕疵检测技术,大大减少了人力资源的消耗和成本,并且能够实现24小时不间断的检测。
其次,相比于人工视觉,该系统能够准确无误地进行大规模的瑕疵检测,大大提升了检测的效率和可靠性。
此外,基于机器学习的算法还能够根据不同金属材料和瑕疵类型进行调整和优化,提高了系统的适应性和泛化能力。
然而,基于机器视觉的智能瑕疵检测系统也存在一些挑战和限制。
首先,系统的准确性很大程度上依赖于图像采集设备和算法的质量,在实际应用中可能受到光线、背景噪声等因素的干扰。
表面缺陷检测方法
表面缺陷检测方法
表面缺陷检测是一种用来检测物体表面的缺陷或不良问题的方法。
采用不同的检测方法可以有效地检测出各种类型的表面缺陷,如裂纹、划痕、凹陷等。
以下是常用的表面缺陷检测方法:
1. 目视检测:人工目视检测是最简单、最直观的方法,可以通过肉眼观察物体表面是否有缺陷。
然而,这种方法依赖于人的主观判断,受到视觉疲劳和注意力不集中等因素的影响。
2. 照明检测:利用不同的照明条件来检测表面缺陷。
通过调整照明的角度、光源强度和颜色等参数,可以使缺陷在不同的照明条件下更容易被发现。
常用的照明检测方法包括透射光照明、侧照光照明和背光照明。
3. 摄像检测:利用高分辨率的摄像设备对物体表面进行图像采集,并通过图像处理算法来分析和检测表面缺陷。
常用的图像处理算法有边缘检测、纹理分析和形状识别等。
4. 红外热成像:利用红外热成像仪来检测物体表面温度的变化,从而找出可能存在的缺陷。
缺陷通常会导致局部温度的变化,通过红外热成像可以快速地发现这些异常区域。
5. 超声波检测:利用超声波的传播特性来检测物体内部和表面的缺陷。
超声波在物体表面遇到缺陷时,会发生反射和散射,通过测量反射和散射波的属性可以判断是否存在缺陷。
6. 激光扫描:利用激光扫描系统对物体表面进行扫描,通过测量激光的反射和散射来检测表面缺陷。
激光扫描可以提供高精度的测量结果,并且适用于各种不同材料的表面缺陷检测。
以上是常用的表面缺陷检测方法,不同的方法适用于不同的应用场景和目标。
综合使用多种方法可以提高检测的准确性和效率。
钢板表面质量机器视觉检测系统设计
互丹 厌
( 中冶京诚 工程技 术 有限公 司 北京 ,
康 勇2
10 7 ; 宁电 力有 限公 司 辽 宁 沈 阳 1 00 ) 0 16 辽 , 10 6
摘
要 :针对 国内钢厂采 用人工 方法检查 钢板表 面缺陷存 在可靠性 差 的问题 , 开发 设计 了基于机 器视 觉技 术 的带钢 表 面缺陷 自动 检
g s o u f c fse lsrp b h a r s h n t e i g s a e p o e s d a d a a y e n r a i t ma e p o e sn n a tr d n / c - e fs r a e o te ti y t e c me a 。t e h ma e r r c s e n n z d i e t l l me wih i g r c s i g a d p t n i e tf a e i
钢 板表 面 质 量机 器 视 觉检 测 系统 设 计 王丹 民 。 等
钢板表 面质 量机 器 视 觉检 测 系统 设 计
De in o t e a e Su f c ai n p c i y t m a e a h n so sg fS e l t a e Qu ly I s e t Pl r t on S s e B s d on M c ie Vii n
和 图像 变 换 分割 等 预 处 理 ;
统计分析并 以此指导生产 ; 检测环境恶劣 , 对人身危害
较大等…。
③ 缺陷分 类器 的设 计 , 括 缺 陷及缺 陷特 征 提 包
取、 缺陷特征降维选择 、 陷分类器逻辑结构和分类规 缺
则等 ; ④ 钢板 表 面液 体 等 良性 缺 陷 与 表 面 质 量 缺 陷 的
基于机器视觉的钢铁表面缺陷检测技术研究
基于机器视觉的钢铁表面缺陷检测技术研究一、背景介绍随着工业化的不断深入,钢铁生产越来越成为国民经济的重要组成部分,而钢铁表面缺陷的检测则显得尤为重要。
传统的钢铁表面缺陷检测技术主要基于人工目视或者简单的量测手段,这种检测方式在效率和准确性上都存在一定的缺陷,往往无法满足复杂的工业生产需求。
因此,基于机器视觉的钢铁表面缺陷检测技术应运而生。
二、技术原理基于机器视觉的钢铁表面缺陷检测技术主要基于图像处理和模式识别算法。
其实现流程包括图像采集、图像处理、特征提取、模式识别等几个主要环节。
1. 图像采集钢铁表面缺陷检测的首要问题是如何采集表面缺陷的图像。
建议采用高分辨率的CCD摄像机,可以同时获取表面多个角度的图像,以保证检测的全面性和准确性。
2. 图像处理钢铁表面图片的真实背景比较复杂,需要进行图像预处理,以提取表面缺陷区域。
常见的图像处理算法包括边缘检测、二值化、模糊等。
图像处理后需进行二次确定,以确保无遗漏。
3. 特征提取通过图像处理过程中已确定的钢铁表面缺陷区域,利用不同的特征提取方法,如支持向量机(SVM)、主成分分析(PCA)、线性鉴别分析(LDA)等,获取缺陷区域的关键特征,并进行定量化分析。
4. 模式识别通过比对已获取的特征数据与预设结果库中的数据相对比,利用最优分类方式对缺陷进行分类。
常用模式识别算法包括支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等。
三、技术优势相较于传统的手工检测方式,基于机器视觉的钢铁表面缺陷检测技术具有以下优势:1. 自动化程度高:采用机器视觉技术检测,自动化程度显然高于手工检测。
检测结果的准确性和稳定性较高,大大降低了人为因素对检测准确性的影响。
2. 处理速度快:在保证检测准确性的情况下,机器视觉技术显著降低了检测时间,缩短了生产周期,提升了生产效率。
3. 节省人力物力:基于机器视觉技术进行缺陷检测过程中,不需要大量人力投入,既节省了成本,又减轻了工人劳动量。
带钢表面缺陷视觉检测系统的硬件平台设计与实现的开题报告
带钢表面缺陷视觉检测系统的硬件平台设计与实现的开题报告一、选题背景随着工业自动化的发展,视觉检测技术成为制造业生产过程中不可或缺的一项技术。
视觉检测技术通过相机获取产品表面图像,并通过图像处理技术对图像进行分析和处理,可以实现对产品的自动检测、分类、定位、测量等。
视觉检测技术的应用范围非常广泛,如电子电气、机械制造、航空航天等领域都有应用。
本次课题选取带钢生产制造行业为研究对象,针对带钢表面缺陷这一重要问题,设计和实现针对带钢表面缺陷的视觉检测系统。
带钢作为一种重要的冷轧产品,其广泛应用于建筑、桥梁、轨道交通、汽车、军工等领域,并且带钢表面缺陷对生产过程中的机械性能、耗能特性、防腐特性等均有很大的影响。
因此,设计一套针对带钢表面缺陷的视觉检测系统对于提高产品质量、降低生产成本、提升生产效率等方面都具有重要的现实意义。
二、课题研究内容1. 硬件平台设计:搭建基于计算机视觉技术的检测平台,包括摄像头、图像采集卡、计算机等硬件设备的选择与配置。
2. 软件系统开发:利用OpenCV等图像处理库和编程语言,编写图像处理算法。
根据带钢表面缺陷的不同种类和特征,采用图像处理技术实现缺陷检测、分类等功能。
3. 系统集成与测试:将硬件平台和软件系统进行集成,测试系统的性能和准确度。
三、研究意义和价值1. 提高带钢制造的品质:通过视觉检测系统的应用,对带钢表面缺陷进行快速准确地识别和分类,从而及时发现和排查生产过程中的缺陷问题,提高产品的品质。
2. 降低生产成本:视觉检测系统的应用可以提高生产过程的自动化程度,减少人力资源的投入,同时也可以减少废品的产生,从而降低生产成本。
3. 促进工业智能化发展:视觉检测技术是工业智能化的重要组成部分,本研究对于推动工业智能化发展具有重要意义。
四、研究方法和技术路线1. 利用OpenCV等图像处理库,采用图像处理技术实现带钢表面缺陷的检测和分类。
2. 搭建硬件平台,包括摄像头、图像采集卡、计算机等硬件设备的选择与配置。
基于机器视觉的钢轨表面缺陷三维检测方法
基于机器视觉的钢轨表面缺陷三维检测方法王时丽;刘桂华【摘要】This paper proposed a rail surface defects detection method based on 2D visual and 3D visual. This method uses the linear array camera to collect images, uses laser scanners to collect the rail depth information, and finally transmits the two groups of data back to the host. It uses Halcon and VC to write the upper image processing software, and then get the size, shape, location and depth of rail surface defect, which can measure all aspects of rail surface defects. Experiments show that this detection system is better than 2D image recognition or 3D scanning detection.%提出了一种二维视觉与三维视觉相结合的钢轨表面缺陷检测方法。
该方法通过线阵相机采集二维图像,由激光扫描仪采集钢轨深度信息,最后将这两组数据传送回主机,用 Halcon 和 VC编写上层图像处理软件,获得钢轨表面缺陷的大小、形状、位置及深度,实现了全面检测钢轨表面缺陷。
实验表明,与二维图像识别,或者与单独使用三维扫描检测相比,本系统检测效果更好。
【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2015(000)019【总页数】4页(P10-13)【关键词】二维视觉;三维视觉;激光扫描仪;钢轨表面缺陷;Halcon【作者】王时丽;刘桂华【作者单位】西南科技大学信息工程学院,四川绵阳 621010;西南科技大学信息工程学院,四川绵阳 621010【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言在我国的交通运输行业中,铁路运输发挥着不可替代的作用。
带钢表面划痕缺陷视觉检测照明系统分析
Ke r s s r t h d f c ; D i h i g s se ; l mi a in u i r t ; p ia i lt n h so r m y wo d : c ac e e t LE l t y tm i u n t n f mi o t l mu a i ; i g a g n l o o y c s o t
带钢 表 面 划 痕 缺 陷视 觉检 测 照 明 系统 分 析
胡 塔 华 ,余 明 ,刘 国平
(南 昌大学 机 电工 程 学 院 ,南 昌 30 3 ) 3 0 1
摘要 :本文针对 带钢表 面划痕缺 陷,以常见的面阵 L D作 为光源搭 建低 角度 、暗域照明 系统 ,同时基于照明 系统 E
第3 7卷第 1 2期
21 0 0年 1 2月
光 电工程
Opt — e to i g ne rng o Elc r n c En i e i
Vb _7. O 1 13 N . 2 De . c 2O1 0
文 章编号 : 10 — 0 X 2 1 )2 0 5 — 4 0 3 5 1 (0 01 — 0 5 0
正。
关键 词:划痕缺 陷;L D照 明系统;照 明均 匀性 ;光 学仿真 ;直 方图 E
中 图 分 类 号 :T 2 .1 M9 30 文 献 标 志 码 :A d i 1 . 6 /i n10 -0 X. 1 . .1 o : 03 9 .s.0 35 1 2 01 0 I 9 js 0 2
ABISII系统–表面缺陷光学检测系统
数据交换盒
支架 ABIS便携摄像头
Video
表面检测 – ABIS II Volkswagen
ABIS 控制台
定位摄像头
表面检测 – ABIS II Volkswagen
表面检测 – ABIS II Volkswagen
在线检测的安装取决于以下几个因素: 安装工位环境 生产循环 100%整体检测或是部分关键位置检测
Kevin He – ZWICK ShangHai
Scratch
Surface inspection: ABIS II with contrast sensor
灰阶对比摄像头
表面检测: ABIS II和灰阶对比感应器
Video
3. Golf-SWR-Tür-Roboterfahrt
表面检测 – ABIS II 机械人全自动检测系统
线下检测系统 - AUDI Ingolstadt 2003年合作提出建立ABIS II系统 项目。 2006年正式使用,直到现在。
表面检测 – ABIS II 机械人全自动检测系统
2010年6月建成
单件检测
Caddy and Maxi Kombi车型的滑动 门检测
单件全面检测:40秒 机器人移动速度: 50%
表面检测 – ABIS II 机械人全自动检测系统
戴姆勒 – 奔驰的线下检测系统 (Sindelfingen)
2008年11月建成
表面检测 – ABIS II 机械人全自动检测系统
KI后冲压间的表面缺陷
韩国现代 – KIA, Ulsan 的线下检测系统
表面检测 – ABIS II 机械人全自动检测系统
BMW - Dingolfing的线下检测系统 2008年12月正式建成开始使用
表面缺陷检测的机器视觉技术研究进展
基于机器视觉的 物体表面缺陷检 测
3
PART
3
基于机器视觉的物体表面缺陷检测
图像采集与预处理
基于计算机视觉的表面检测技术对物体表 面进行面扫描表面检测与线扫描表面检测 俩种检测方式,通过机器视觉产品(图像 摄取装置)将被测物转换成图像信号,并 传送给专用的图像处理系统,采集出机器 识别表面平整度不达标的物体图像
基于深度学习的表面缺陷检测方法
有监督学习方法
有监督的表面缺陷检测方法需要使用带标签 的缺陷图像进行训练,其目标是通过训练网 络来识别和定位缺陷。一般来说,可以构建 一个卷积神经网络(CNN)来进行分类,其特 征提取部分由级联的卷积层+池化层组成, 分类部分由全连接层和softmax组成。在训 练过程中,网络会学习到从图像中抽取对于 识别缺陷最有用的特征
缺陷及表面缺陷检测的定义
表面缺陷检测的定义
物体表面缺陷的检测,即对成品产品进行表 面缺陷检查,可采用传统的图像处理算法, 也可使用先进的机器学习技术,以识别工业 生产过程中造成的划痕、污渍、凹坑等缺陷 ,并定位识别出现缺陷的位置,准确对物品 的缺陷进行调整。常用的表面缺陷检测技术 包括视觉检测技术、红外检查技术、超声波 检测技术等。对表面缺陷检测可分为以下几 个方面:一、机器视觉分析;二、图像预处 理;三、缺陷的识别与分类
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表面缺陷检测的 机器视觉技术研 究进展xxx来自 -123
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引言
1
PART
1
引言
随着科技迅速发展和工业技术的 进步,人工检测钢轨表面缺陷存 在的检测效率低,这种传统的检 测方法已经无法满足工业生产的 需求,产品精度、产品质量和产 品安全性等问题受到人们的日益 关注,基于机器视觉的表面缺陷 技术为产品表面的缺陷检测和识 别提供了高效、可靠的保证
缺陷检测,视觉光源该如何照射
缺陷检测,视觉光源该如何照射
如今,越来越多的企业开始了自动化之路,对于产品的检测不再局限于人工目视检测,而是引用了基于机器视觉的视觉检测系统,该系统可广泛应用于薄膜、无纺布、玻璃纤维布、金属、汽配件等多行业多品种的表面缺陷检测,而在检测过程中,与其搭配的光源角度该如何选择呢?
1、根据所需的图像效果,选择不同入射角度的光源,高角度照明的光源,图像整体更亮,适用于表面不反光的物体;
2、低角度照射,图像背景为黑色,特征为白色,可以突出被测物体的轮廓变化和表面凹凸变化;
3、多角度照射,图像整体效果更柔和,适合曲面物体检测;
4、背光照射,图像效果是被测物体清晰的黑白轮廓,通常用于尺寸测量;
5、同轴光照明,图像效果是明亮背景上的黑色特征,用于检测反光厉害的平面物体。
以上便是国辰机器人小编为大家介绍的光源角度选择的攻略了,对于不同的产品检测需求有不同的光源照射方案,希望以上这些对大家有所帮助。
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第37卷第12期 光电工程V ol.37, No.12 2010年12月Opto-Electronic Engineering Dec, 2010 文章编号:1003-501X(2010)12-0055-04带钢表面划痕缺陷视觉检测照明系统分析胡瑢华,余明,刘国平( 南昌大学机电工程学院,南昌 330031 )摘要:本文针对带钢表面划痕缺陷,以常见的面阵LED作为光源搭建低角度、暗域照明系统,同时基于照明系统推导出在一定照明区域中光照度函数表达式,同时对单个LED发光强度曲线进行了拟合,得出其光强分布函数,基于该函数对照明系统进行建模,利用Tracepro光学软件对照度函数中进行了仿真,分析其中参数β、S与照明均匀度ΔE之间的关系,为视觉检测照明系统的搭建提供了相应的依据,并最终通过照明实验对仿真结果进行了验证。
关键词:划痕缺陷;LED照明系统;照明均匀性;光学仿真;直方图中图分类号:TM923.01 文献标志码:A doi:10.3969/j.issn.1003-501X.2010.12.011Lighting System Analysis of Visual Inspection ofStrip-surface Scratch DefectsHU Rong-hua,YU Ming,LIU Guo-ping( Institute of Mechanical and Electrical, Nan Chang University, Nanchang 330031, China ) Abstract: The low-angle and dark-field lighting system is set up with common array LED source for the strip-surface scratch defects. Meanwhile, illumination function in the given area is derived on the basis of LED lighting system, which receives the light intensity distribution function of LED by the curve fitting. The lighting system model is built based on the distribution function. and the Tracepro is used to simulate the lighting system model, and the relation is analyzed between the parameter β,S and illumination uniformity ΔE, which provides the corresponding basis for setting up the lighting system of visual inspection. Finally, the simulation results are verified through lighting experiments.Key words: scratch defect; LED lighting system; illumination uniformity; optical simulation; histogram0 引 言表面划痕缺陷是影响带钢产品表面质量的重要因素之一,为了更好的控制和提高产品质量,对其缺陷进行有效的检测和识别就尤为重要[1]。
目前,基于CCD的视觉检测方法被广泛应用在表面缺陷检测领域,而该方法能否有效的检测和识别缺陷,照明是关键因素之一。
在实际的检测中,常常由于光照不均匀,使得CCD采集的图像中缺陷与部分背景灰度值相近,导致缺陷显现力[2]较差,从而给后期的图像分割过程造成了很大的困难,甚至不能检测和识别,所以光照均匀对检测和识别缺陷至关重要。
图1为面阵LED光源示意图,其中参数D,d为面阵LED光源中点光源之间的间距。
本文针对表面划痕三维缺陷,以面阵LED作为光源搭建低角度、暗域[3]照明系统,针对一定的照明区域首先推导出该区域光照度函数,并通过Tracepro仿真软件对系统进行分析,得出照度函数表达式中相关参数与照明均匀度之间的关系,以及在不同条件下系统照明均匀性为最佳时参数的设置,并基于该参数通过照明实验对仿真结果进行验证,解决了面阵LED作为光源时照明系统的均匀性问题。
收稿日期:2010-09-03;收到修改稿日期:2010-10-17基金项目:江西省科技支撑计划项目作者简介:胡瑢华(1970-),女(汉族),江西新建人。
副教授,博士,主要研究工作是机电控制及机器视觉。
E-mail: hrh.ncu@。
光电工程 2010年12月56 1 照明系统原理如图2所示,单个LED 光轴与照明区域成β角时,区域内任一点B 点形成的照度:EAB AB I E AB∠=cos 2本文利用面阵LED 光源搭建视觉照明检测系统,如图3所示,其中X 轴的方向垂直于平面ZOY 向内。
设B (x ,y ,0)为特定照明区域平面XOY 上任一点,A (nd , βsin 2mD S−−, βcos mD H −)为左侧LED 光源上第m +1行和第n +1列的点光源LED ,P (nd , −−2Sβsin mD −+βcot H ββcot cos mD , 0)为该点光源光轴与平面XOY 的交点。
由单个LED 点光源照度公式可知,左侧面阵LED 光源在B 点的照度如式(1),其中M ,N 分别为面阵LED 光源上LED 颗粒的行数与列数。
照度:γcos 1010211∑∑−=−==M m N n AB IE (1)其中:M ,N 分别为面阵LED 光源上LED 颗粒的行数与列数;又 )(1θG I I ⋅= (2) 其中:I 为LED 光轴上的发光强度,)(θG 为该LED 光强分布函数:222)cos ()sin 2()(ββmD H mD Sy nd x AB −++++−= (3) 222)cos ()sin 2()(cos cos βββγmD H mD Sy nd x mD H AB H A −++++−−== (4)APAB BP AP AB ⋅−+=2arccos 222θ (5)由式(1)~(5)可得出E 1,同理可得出右侧面阵LED 光源在P 点的光照度E 2,从而左右光源在照明区域中任一点P 的照度函数),(21y x F E E E =+=可求出,同时由于照明系统均匀度为照明区域中最小照度与最大照度的比值[4],所以系统照明均匀度为max min /E E E =Δ。
2 相关参数对照明均匀性的影响分析由照明系统均匀度ΔE 公式可知,系统参数S 、β、D 、d 以及H 对均匀度有直接影响,在实际的视觉检测中所用面阵LED 光源,如条形光源、四面可调光源以及线光源等,其参数D 、d 常为定值,本文利用的图1 面阵LED 光源示意图 Fig.1 The sketch map of array LED source dD图2 单个LED 照明示意图Fig.2 The sketch map of illumination of a single LED图3 照明系统简图Fig.3 The schematic of illumination systemBLEDAThe optical axis EOβThe optical axisHYOβDArray LEDSZ第37卷第12期 胡瑢华 等:带钢表面划痕缺陷视觉检测照明系统分析57已有的面阵LED 光源搭建照明系统,在工作距离H 不变的情况下,调整左右两个光源之间距离S 以及入射光与平面的夹角β,通过建模仿真得出系统在不同条件下照明均匀度,从而得出照明系统在夹角β,间距S 与均匀度ΔE 之间的关系。
本文所用面阵LED 光源间距如图1所示:D =2.5 cm ,d =5 cm ,其发光二极管参数:工作电压为3.4 V ,电流为20 mA ,发光强度为23 000 mcd ,照明目标区域为20 cm ×40 cm 的矩形区域。
首先对单个LED 进行建模,其发光强度曲线如图4所示,对该曲线进行拟合[5],得出其光强分布函数:++−++−=])003.1196.5(exp[051.0])6.287954.0(exp[119.0)(22θθθG]125.54(exp[677.0])236.5127.3(exp[745.022+−+−−θθ基于该光强分布函数对系统进行建模,利用光线追迹软件Tracepro 进行仿真,得出区域照度值,并利用均匀度公式max min /E E E =Δ对该数据进行处理,最终得出ΔE 与夹角β以及间距S 之间的关系曲线,如图5所示。
本文针对不同的β角,在一定间距S 中(在这个范围间距之外照明系统明显表现为光照极为不均匀)讨论照明系统光照均匀度,从图5中可知β角越大,照明系统达到最均匀时的距离S 就越大,例如当β=20°时,取S =93 cm ,此时系统较为均匀;当β=30°时,取S =69 cm ,系统较为均匀;当β=40°时,取S =44 cm ,系统较为均匀。
同时可知,当β角均匀增大时,光照达到均匀时间距S 也应近似相应的等距增大。
在实际应用中,相关参数的取值需在照明均匀性的前提下根据带钢划痕缺陷的具体情况而定。
3 实验结果基于仿真结果中不同条件下照明达到最为均匀时所对应的参数,本文在该参数条件下对照明系统进行实验。
基于不同的条件下,利用系统对一块白色不透明平面材料进行照明,并采集图像,得出其直方图,并分析其灰度值分布,即可近似得出照明的均匀度。
图6至图10为不同条件下采集图像的直方图。
针对实验条件下采集图像的直方图,将均匀度公式max min /E E E =Δ转化成:max min /L L E H =Δ,其中min L 、max L 分别为直方图中最小灰度级与最大灰度级,从而不同条件下根据图像直方图所得出的照明系统均匀度如表1。
从表1可知:在仿真中照明达到最为均匀时所对应的参数条件下调节照明系统进行实验,结果表明此时实际照明均匀度与仿真结果基本吻合。
图4 LED 发光强度曲线Fig.4 The luminous intensity curve of LED图5 参数S 、β与照明均匀度之间的关系Fig.5 The relation between S 、βand illumination uniformityU n i f o r m i t y /%20406080100 1205565758595S /cm40° 35° 30° 25° 20°0.51.0/(°)-90 -60 -30 30 6090表1 照明均匀度ΔE H 实验结果Table 1 The experimental results of illumination uniformity ΔE Hβ /(°) 20 25 30 35 40 S /cm 93 80 69 56 44ΔE H90% 89.6% 90.9% 92.1% 89.8%光电工程 2010年12月58 结束语本文以常用的面阵LED 作为光源搭建针对带钢表面划痕等三维缺陷检测的照明系统,从单个LED 点光源建模,从而推导出整个照明区域中任一点的光照度函数表达式,同时通过Tracepro 仿真软件对系统的照明均匀性进行仿真,得出光照度函数中参数β、S 与系统均匀度的关系曲线,找出不同角度下均匀照明所对应参数的取值,并通过具体实验验证了在该参数条件下,照明系统均匀度与仿真结果基本一致,为均匀检测照明系统的搭建提供了相应的依据,具有一定的意义。