带钢表面质量检测系统

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表面质量检测系统的应用

保存缺陷的信息，且保存缺陷的图像。而由于需要保存的数据量非常大，系统采用了一个海量存储器（ｓＳｏａｅ本ＭａｓｔｒｇＵｎｔ，由５８０的磁盘阵列组成，测量到的缺陷的ｉ即）组０Ｇ所历史数据均保存在这个海量存储器中。通过控制台可以观察到缺陷的在线检测结果，了解当前带卷的表面质量情况，并且也可以调出缺陷的历史数据进行分析。缺陷的检测结果可以根据用户的需要生成检测报表，可打印。并
关陷线扫描质量撞钟
不锈钢分公司１８７０热轧装备的自动化控制水平在国内外处于先进地位，了提高产品质量，司采用了以线扫为公
描为主要技术的ＣＧＮＥ公司的ＳｒＶｅ表面检测系ＯＸｍａｔｉｗ
２２系统原理．
在高速运行的带钢上下表面分别安装配对的线光源和摄像头（据带钢宽度不同摄像头数量不同）相对于带钢根，表面的安装角度有多种方式，数依照反射原理布置。。多线光源照射带钢表面形成１条光带，着带钢的运动，阵随线ＣＤ摄像头按设定的扫描频率每次采集１线图像。在表Ｃ条面没有异常的情况下，扫描图像信号的灰度值在设定的线阈值范围内，检测到缺陷位置时，常部分的灰度值会超当异过设定的阈值范围，样就认为检测到了可疑的目标（能这可是缺陷）然后保存此线图像并继续类似的检测过程，到１，直个连续缺陷结束会把线图像组合形成缺陷部分的面图像。采集到图像后，统进一步进行图像分割。到感兴趣系得区域（ＯＩ。每个Ｒ，统会计算其大量特征值作为后Ｒ）对ｏＩ系续分类器运算的输入。征提取之后，特每个目标都会进入分类器进行运算。ｍａｔＪｗ的分类器分为多个步骤进行。ＳｒＶｅ首先对于特征非常清晰，于与其他缺陷分开的缺陷可以通易过手工输入分类规则，其在未进入自动分类器之前进行将预分类。他的缺陷目标会进入学习型自动分类器，中采其其用了多种分类技术，括基于规则、于统计和基于支持向包基量机的分类器技术。经自动分类器后，陷基本都会被分缺类，了一些缺陷的特征无法落人任何一种已知缺陷的特除征空间内，些缺陷被归为未分类缺陷。在自动分类之后，这用户还可以对结果施加基于现场经验的后分类规则对分类

带钢表面缺陷的快速检测方法研究

带钢表⾯缺陷的快速检测⽅法研究钢带表⾯的质检，不仅包括内部的质检，同时也包括表⾯的质检。

在当今市场的激烈竞争环境下，良好的带钢质量表⾯检测不仅能够带给企业形象的代表，同时也是能够赢得市场的先机条件。

带钢的表⾯缺陷监测系统作为表⾯的质量检测设备，⼀般能够在⽣产的环境中具备有极其重要的使⽤价值。

同时也能够准备⽽⼜实时的检测出钢带的表⾯缺陷，它是钢带表⾯的检测系统的实⽤性以及准确性的关键所在。

所以可以通过这篇⽂章来对带钢表⾯的图像分析，从⽽对基于钢带表⾯缺陷的特征进⾏⼀个快读且有效的检测⽅法。

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。

作为钢铁⼯业的主要产品形式之⼀，带钢已成为汽车、机械制造、化⼯、航空、航天和造船等⾏业不可缺少的原材料。

带钢的表⾯质量是带钢最为重要的质量因素之⼀，因⽽受到了越来越多的关注。

其表⾯质量的优劣将直接影响其最终产品的性能和质量。

我国冷轧带钢⽣产能⼒很⼤，但是出于表⾯质量不⾼，致使冷轧带钢产品缺乏⾜够的市场竞争⼒，⽆法满⾜⽤户⾏业的需求，特别是家电、汽车⾏业对表⾯质量的要求。

可以说，冷轧带钢的表⾯质量问题已成为制约国内钢铁企业产品⽣产、销售的⼀个“瓶颈”，在很⼤程度上制约了各企业的发展。

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。

Cognex表面检测仪在八钢1750mm热轧的应用

绍了Ｃｇｅｏｎｘ表面检测系统的基本原理和构成，并介绍了表面检测系统在八钢１５７０热轧目前的使用情况。关键词：热轧带钢；陷；缺表面检测中图分类号：Ｇ５．１Ｔ３６２文献标识码：Ｂ文章编号：６２４２（０００－０１—０１７－２４２１）３－０１３
热轧专用的全视场光源（高亮度的卤素灯）横梁之
印、翘皮、山裂、划伤、凹坑、氧化皮、带钢浪形等常见缺陷。４１辊印检测．
辊印的设定周期为１０５０～３０ｒｍ（据精轧００的环境（高速度、带头、带尾跳动且有浪形）该种配置能够确保高，清晰的缺陷图像。
ｔｃｎｌｇｃｏｄｔｎｎｒｄｃｏｎｉｎｎ．ｈｒｃｐｅａｄｃｍｐｓｔｎｏｅｈｔｓｐｓｒａｅｉｓｅｔｎｅｈｏｏｉａｃｎｉｏｓａｄｐｏｕｔｎｅｖｒｍｅｔＴｅｐｎｉｌｎｏｏｉｏｆｔｏｔｕｆｃｎｐｃｉｌｉｉｏｉｉｈｉｒｏａｅｉｔｄｃｄｔｇｔｅｅａｐｉａｉｎｏｒａｅｄｔｃｉｎａｅｐｔｏｗｒ．ｒｒｕｅ，ｏｅｒｐｌｔｆｕｆｃｅｅｔｕｒａｄｎｏｈｔｈｃｏｓｏｒｆＫｅｒｓｏｌｓｉｄｆｃ；ｕｆｃｓｅｔｎｙｗｏｄ：ｈｔｔｐ；ｅｅｔｓｒｅｉｐｃｉｏｒｒａｎｏ
产以及市场对表面质量高的要求，经调研比较，八钢公司于２００９年１月底，１５１在７０热轧线上安装了一套Ｃｇｅ公司的带钢表面质量在线检测装置，得ｏｎｘ取了较好的效果。

热轧带钢面扫描摄像机检测系统

定与分类．北京：冶金工业出版社，２０１２．
１６７— １７５
（３）合理设计宽展系数不同钢种的孔型，
若孔型磨损严重，应及时更换，准确安装孔型
及导卫装置，保证导板的安装与孔型中心线重
■
轧件内部形成折叠。圆钢内裂纹产生多为连铸坯内部存在一定的裂纹源，轧制过程中由于应力作用延伸或扩合，确保圆命，是企业生存和发展的
型发展之路，做优做强，才能使柳钢在未来残
酷的市场竞争中立于不败之地。
参考文献
（２）优化二次冷却减少喷嘴堵塞，保证喷
嘴的雾化效果，使铸坯冷却均匀，控制拉速不能太低，使拉速均匀。
１崔风平，孙
玮．中厚板外观缺陷的界
走以质量、品种、品牌取胜的内涵式质量效益
（１）优化精炼工艺，提高钢液纯净度，减
少夹杂物和低熔点元素的富集，充分发挥ＬＦ炉的脱硫功能，将Ｗ（Ｓ）控制在０．０１２％以下，减
少连铸坯内裂纹的产生。
２王
玲．型钢生产．北京：冶金工业出
版社，２００３．８０～８３
热轧带钢面扫描摄像机检测系统
比较有代表性的热轧带钢表面质量在线检测系统是线扫描和面扫描摄像机检测系统。Ｐａｒｓｙｔｅｃ公司的带钢表面质量在线检测装置采用识别程序。通过采用图像处理和模式识别技术，自动识别带钢上、下表面缺陷，并按照系统定义的分类，将缺陷归类至其所属类型，根据其严重程度，采取不同的报

冷轧带钢表面缺陷在线检测软件体系结构设计

中图法分类号：Ｐ０．；Ｔ２４ＩＴ３２１Ｐ７＋３
文献标识码：Ａ
文章编号：００７２２０）５１７．３１０．０４（０８０．２６０
Ｄｅｉｎｏｆｒｒｈｔｃｕｅｆｒｏｌｅｓｒａｅｄｆｃｓｅｔｎｓｓｅｆｅｔｎｐｃｉｙｔｍｏｅｎｉｏｃｌ —ｏｌｄｓｅｌｔｉｓｏｄｒｌｔｅｒｅｓｐ
冷轧带钢表面缺陷在线检测系统的软件体系结构设计方案，建立了系统的层次结构模型、功能结构模型及其后台数据库，
通过可视化程序设计和关系数据库实现了检测软件的系统功能。该系统不仅能够识别分类各种缺陷，且可通过数据库保而
维普资讯
第２卷第５９期
ＶＯ１２９．ＮＯ５．
计算机工程与设计
ＣｏｐｔｒＥｇｎｅｉｇａｓｇｍｕｅｎｉｅｒｎｄＤｅｉｎｎ
２０年３０８月
Ｍａ．２０８ｒ０
冷轧带钢表面缺陷在线检测软件体系结构设计
ＡｂｔａｔＩｒｅｔｌｅｈｐｏｌｍｏｉｆｒｔｎｓｐｏｔｎｏｔｒｃｓｉｇｆｒｔｅｔｐｏｌｅｓｒａｅｅｅｔｎｐｃｉｎｓｓｍ，ｓｒｃ：ｎｏｄｒｏｓｖｔｅｒｂｅｏｆｎｏｍａｉｕｐｒａｄｐｓｐｏｅｓｎｏｅｌｒｓｎｉｆｃｄｆｃｉｓｅｔｔｏｓｓｉｎｕｏｙｅｎｉｅｒｔｄｓｆａｔｇａｅｏｔｒａｗｏｋａｏｔｎｉｅｓｒａｅｄｆｃｓｅｔｎｓｓｅｆｒｏｄｒｌｄｓｅｌｔｉｓｉｐｔｒｒｄｉｃｏｄｇｔｎｗａｅｆｍｅｒｂｕｌｕｆｃｅｅｔｎｐｃｉｙｔｍｌ－ｏｌｔｅｒｕｗａａｃｒｉｒｏｎｉｏｏｃｅｓｐｓｏｆｎｎｏ

复旦大学热轧厂表面质量检测系统及其在质量控制中的应用宝钢热轧厂

题目：热轧厂表面质量检测系统及其在质量控制中的应用
摘要
为了实现自动、实时、准确地检出并正确分类热轧带钢表面的缺陷，解决长期困扰热轧带钢表面质量控制的瓶颈问题，在充分比较当前国际主流设备技术特点的基础上，针对具体的生产、设备条件和特定的应用需求，宝钢不锈钢分公司成功引进一套基于线扫描图像采集和处理技术的表面检测系统。我们通过分析生产线上不同的被测材料和不同的表面特征，针对性地设计并优化了检测参数，使系统有效地提高了对不同材料表面缺陷的检出率；通过分析整理生产线上常见缺陷种类、缺陷形态及产生原因，大量收集缺陷典型样本，采用最先进的分类器技术，同时整合了生产和质检的经验知识，使系统实现了对缺陷较高的分类准确率。表面检测系统在不锈钢分公司的具体应用有效地提高了产品质量，并一定程度上参与了对生产工艺的改进和生产设备状态的监测，从总体上改善了该生产线的质量控制水平。
作者签名：＿立鱼丛一晚三妇三仁
论文使用授权声明
本人完全了解复旦大学有关保留、使用学位论文的规定．即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容．可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文．保密的论文在解密后
遵守此规定
作撇：主鱼人－，嚼了趣拉日期：、
品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。总结起来，可以说机器视觉系统在一定程度上可以替代人工视觉，适用于高速、大批量、连续自动化生产中的质量检查、对象辨识和尺寸测量等人工难以完成的

一种基于线扫描技术的带钢表面检测系统

Ｋｅｒｓｌｎ－ｃｎ，ｔｒｓｏｄ，ｓｒａｅｉｐｃｉｎ，ｈｔｒｌｅｔｐｙＷｏｄｉｅｓａｈｅｈｌｕｃｎｓｅｔｆｏｏ－ｏｌｄｓｒｉ
近几年，随着国内钢铁行业的迅猛发展，各钢铁巨头为抢占地盘纷纷进行技术改造或建设全新的生产线来满足日益苛刻的市场需求和实现可持续发展战略。据中华商务网数据中心统计，２００７年预计国内将有１热轧生产线投产，年２条设计总产能为３７０万ｔ０，预计到２００７年底我国
ｔｕｈｅ．Ｉｓｕｇｎｏｔｅｏａｅｏｐｒｖｄｅｈｇｒｑａｉｒｄｕｔｏｍｅｔｔｅｍａｋｔｏｇｒｔｊｒｅｔｆｒｓｅｌｃｍｐｎｉｓｔｏｉｅｔｉｈｅｕｌｔｐｏｃｓｔｅｈｒｅｈｙｄｍａｄ．Ｉｒｅｏａａｔｆｒｔｉｉａｉｎ，ａｅｎｓｎｏｄｒｔｄｐｓｓｔｔｏｏｈｕｎＡｍｅｃｏａｙｄｖｌｐｄａｎｌｎｕｆｃｉｎｒａｃｍｐｎｅｅｏｅｎｏ－ｉｅｓｒａｅ
求。因此，近几年表面质量在线检测系统纷纷在国内各热轧带钢生产厂（如武钢、宝钢和鞍钢）投入使用。实践证明，表面质量在线检测系统（简称系统）能极大地提高带钢质量，降低客户的投诉和减少企业经济损失 ¨ 。新的表面检测技术主要是利用先进的电荷耦合器件（ＣＣＤ）摄象技术和高速计算机数字图象

西门子 SIROLL SIAS板带类产品自动表面检测系统说明书

SIROLL CIS SIAS板带类产品自动表面检测系统Metals Technologies简单、可靠、精确的表面质量控制在不断发展的环境中确保良好的表面质量当前，带钢生产商面临的趋势是表面质量零缺陷公差。

这种趋势最初始于汽车行业，现在也成为了其他行业的规范，如包装业、“白色商品”(家电)等。

要实现该性能，需要充分了解并且能够控制生产过程。

但是，由于新工艺的引入(如薄板坯和带钢连铸)和新钢种的开发(如超高强度钢),钢铁生产方法已经发生了巨大变化，这使得充分了解和控制生产过程变得更加困难。

此外，耗时的传统质量控制方法也已不能满足高吞吐率和高产量的要求。

从质量管理(ISO)的角度来看，必须同任何其他产品特性一样，对“表面质量”进行标准化。

目前，通常只能由具有多年产品检测经验的专家主观地评估表面质量。

因此，要在该领域实现标准化，必须重视工艺知识，了解并且能够准确地描述缺陷，同时，测量工作可靠,具有可重复性。

全面控制表面质量选择SIROLL CIS SIAS 表面检测系统的充分理由■ 满足您的所有需求 — 100%表面质量控制, 可实时根据要求评估产品。

■ 提高生产率 — 执行检查时，无须停止或减慢生产线，大大降低了复检次数。

如果发现缺陷，系统可快速标识、并消除缺陷原因(如氧化铁皮、辊印)。

在有害缺陷导致下游设备发生任何损坏前，检测到这些缺陷。

■ 快速、简单、可靠 — SIROLL CIS SIAS 的用户界面易于操作，能够轻松、快速地适应任何应用场合，还可根据用户要求进行定制。

分类工具功能强大，可实现可重复的、可靠的性能。

■ 易于维护 — 该系统具有模块化结构，设计简单，所需维护工作量非常小。

通过西门子奥钢联网络，可为您提供远程服务和本地服务。

我们的解决方案：在线表面质量控制SIROLL CIS SIAS 能够检测带钢上所有可见的表面缺陷，并将其自动分类：■ 夹杂物，如壳皮、夹杂、带状表面夹层■ 机械损坏：压痕、裂纹、孔洞、刮擦等■ 氧化铁皮：除鳞问题、轧入氧化铁皮、未酸洗斑纹等■ 重复出现的缺陷：辊印、凹痕、异物印记等■ 镀层缺陷：浮渣、电弧斑点、阳极标记等这些结果反映了每个卷材上存在的缺陷，并以钢卷报告形式存储，可显示给操作员。

板带钢表面质量实时监测体系研究

第２卷第２期９０
ＶＯ．９１２
Ｎｏ．０２
计算机工程与设计
ＣｏｕｅｇｎｅｉｇａｄＤｅｉｎｍｐｔｒＥｎｉｅｒｎｎｓｇ
２０年１月０８０
Ｏｃ．２０８ｔ０
板带钢表面质量实时监测体系研究
ｓｅｉｇｔｅｐａｔａｐｌａｉｎｔｅｒａ—ｉｅｅｔｎａｃｉｃｕｅｆｒｓｒａｅｑａｉｆｔｅｔｉｘｌｉｅｙｔｍａｉａｌｒｈｉｒｒｃｉｌｐｉｔ，ｈｅｌｍｅｄｔｃｉｒｈｔｔｒｏｕｆｃｕｌｏｅｌｒｐｉｅｐａｄｓｓｄｎｈｃａｃｏｔｏｅｙｔｓｓｓｎｅｔｌｆｅｃｙｏｔ
观质量，轧制过程中，可避免地会在表面出现如图１示在不所的抬头纹、杂、缘锯齿、洞等不同类型的缺陷，些缺陷夹边孔这
不仅影响产品的外观，严重降低了产品的抗腐蚀性、磨性还抗和疲劳强度等使用性能。早期板带钢表面质量检测多采用目测法，方法易受检此测人员主观因素影响，测效率低下，测人员工作强度很大检检
方面首次系统地阐述了板带钢表面质量实时监测体系，以期推动目前我国板带钢表面缺陷的在线监测研究水平。
关键词：板带钢；表面质量；缺陷采集；分类：质量推理中图法分类号：Ｐ７．Ｔ２４３文献标识码：Ａ文章编号：００７２（０８２ —３８０１０ —０４２０）０５６．４

频闪仪在带钢表面检测系统的应用

频闪仪在带钢表面检测系统的应用作者：王争来源：《科技资讯》 2012年第6期王争(中国二十冶集团有限公司上海 200941)摘要:金属板材表面检测系统,可以广泛应用于铝板,铜板,不锈钢等板材的表面缺陷检测。

检测系统对被检对象缺陷进行实时定位,分类并作出报告。

系统使用一个或多个高速线扫描摄像机对检测对象进行检测,并使用一个或多个光源对检测区域进行照明,旋转编码器跟踪被检测对象长度方向位置。

关键词:表面检测频闪仪 CCD摄像头中图分类号:TG142 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)02(c)-0106-01当物体在高速移动当中,人眼无法聚焦在单一影像上,因此所见都是模糊的,带钢表面检测系统采用频闪仪表面检测灯源系统可提供瞬间高亮度的频闪,造成影像的“冻结”效果,解决模糊问题。

这种“定格”效果可提供产品表面的清晰影像,清楚的看出表面缺点及辨别缺点种类。

影像的清晰度与闪光的时间长度,亮度以及检测区域的周围亮度有关。

闪光的时间越短影像越清晰,而频闪灯亮度应该是周围亮度的四倍,才能得到舒适而有效益的检测影像。

舒适的检测影像对降低检测人员疲劳是非常重要的。

频闪仪可提供接近于日光的一种白光,可显示出物体真实的颜色及鲜明的影像。

1 系统基本组成带钢表面检测系统包括一套频闪仪、CCD摄像头、和数据存储处理等计算机系统组成。

本文主要介绍850-D频闪仪装置的应用。

该装置主要有电源供应器及两套H8D灯头。

850D型包含操作系统控制模块,电源模块附带激活调节器,变压器以及单灯头的充电扼流环。

控制面板器是安置在电源供应箱中,它有一套薄膜键盘可控制所有功能,其数字式显示屏可显示出操作状态,频闪速率及警灯。

2 频闪仪工作原理分析频闪仪采用AC220V电源供电,通过降压整流模块输出直流12V电压作为模块工作电源。

12V 电压经稳压模块输出直流5V电压作为单片机工作电源。

频闪仪工作方式,一般采用外触发和内部触发两种工作方式。

Cognex表面质量在线检测系统在冷轧薄板生产线的应用优化

Ｃｏｇｎｅｘ表面质量在线检测系统在冷轧薄板生产线的应用优化
王林于洋孙海王畅张栋王明哲
（首钢集团有限公司技术研究院）。（北京首钢冷轧薄板有限公司）（北京首钢股份有限公司）
摘要北京首钢冷轧薄板有限公司定位于高端汽车板和家电板生产，全流程工序引入了基于机器视觉的Ｃｏｇｎｅｘ表面质量在线检测系统，通过高速摄像头以线扫描方式检测缺陷，实现了连续的表面质量在线检测和表面缺陷的分类判级。通过对生产线设备和检测系统进行硬件和软件两方面的优化，解决了应用过程中出现的寻边问题以及ＧＡ和ＧＩ钢板板面检测差异等问题，大大提升了Ｃｏｇｎｅｘ表面质量在线检测系统的检测效率和准确性，提高了薄板生产的可控性和生产效率。关键词冷轧薄板寻边ＧＡＧＩ缺陷检测
随着钢铁行业竞争的加剧，除了优良的力学性能外，用户对带钢表面质量的要求也越来越高。冷轧产品生产流程长，涉及工序多，工况环境复杂，除了原材料上不可避免的带来夹杂和翘皮等缺陷外，冷轧、连退和热镀锌过程中还会引入硌坑、划伤和麻点等新的更为细小的缺陷，使带钢表面缺陷情况变得更复杂，这些缺陷不仅会影响产品外观，影响下游用户的进一步加工，
还可能会影响产品的性能，甚至对下游用户的加工设备造成损坏，给带钢生产企业和下游用户带来极大的经济损失。

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
１０７；宁电力有限公司辽宁沈阳１００）０１６辽，１０６
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
ｇｓｏｕｆｃｆｓｅｌｓｒｐｂｈａｒｓｈｎｔｅｉｇｓａｅｐｏｅｓｄａｄａａｙｅｎｒａｉｔｍａｅｐｏｅｓｎｎａｔｒｄｎ／ｃ－ｅｆｓｒａｅｏｔｅｔｉｙｔｅｃｍｅａ。ｔｅｈｍａｅｒｒｃｓｅｎｎｚｄｉｅｔｌｌｍｅｗｉｈｉｇｒｃｓｉｇａｄｐｔｎｉｅｔｆａｅｉ
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
ＤｅｉｎｏｔｅａｅＳｕｆｃａｉｎｐｃｉｙｔｍａｅａｈｎｓｏｓｇｆＳｅｌｔａｅＱｕｌｙＩｓｅｔＰｌｒｔｏｎＳｓｅＢｓｄｏｎＭｃｉｅＶｉｉｎ
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

北京科技大学科技成果——表面质量在线检测系统

北京科技大学科技成果——表面质量在线检测系统项目简介表面质量已经成为企业日益关注的内容，传统人工检测方法存在着检出率低、工人劳动强度大等问题，已不适应企业对产品表面质量严格控制的要求。

采用表面在线检测系统是解决这些问题的惟一途径。

目前，发达国家的带钢生产线一般都配备有表面在线检测系统，从热轧生产线开始到冷轧的各条生产线，如酸洗、轧制、平整、涂镀及精整等，对轧制过程中各条生产线的表面质量情况都进行了全连续自动跟踪，不仅保证了产品的出厂质量，而且可以根据前面工序中的检测情况指导后面工序的生产，提高了产品的成材率及生产效率，给企业带来了巨大的经济效益。

本课题组于1998年开始在表面检测领域进行研究，在一项欧盟国际间合作项目和多个国家及省部项目的支持下，于2002年研制出国内第一套具有自主知识产权的带钢表面质量在线检测系统。

该系统采用CCD摄像头、图像处理、模式识别、并行计算等一些前沿技术，并自主开发了图像冻结技术、快速图像处理和模式识别技术等多项创新技术，解决了表面质量在线检测中的一些难点。

该项研究成果经专家鉴定，整体技术具有国际先进水平。

该产品于2003年7月获得北京市“高新技术成果转化项目”的认定。

应用范围本产品可广泛应用于钢铁、有色、造纸、塑料等行业，典型应用领域有：冷轧带钢、热轧带钢、中厚板、铝带、铝箔、铜带、铜箔、纸带、木材、塑料薄膜、陶瓷、纺织等生产线。

目前本产品已经应用于热轧带钢、冷轧带钢、中厚板等多条生产线，系统达到的技术指标是：检测速度18米/秒（可按用户要求提高）；检测精度为0.3mm（可按用户要求提高）；对生产线上常见缺陷的检出率≥90%，常见缺陷的识别率≥80%。

采用高亮度激光线光源作为照明，解决高温环境下热轧钢板远距离照明问题经济效益及市场分析表面检测技术虽然在发达国家使用比较广泛，但对于发展中国家还处于刚刚起步阶段，尤其是国内的钢铁行业。

面对着日益激烈的市场竞争，保证产品表面质量是提升企业形象和提高产品竞争力的关键。

带钢表面检测系统在热轧生产中的应用

气灯光源，行自动照明控制，进可保证图像的曝光
时间始终足够短，以防止图像模糊，片清晰；）照ｃ系统提供了明场和暗场两种模式供选择；）备ｄ具
边部自动侦测功能；）统软件功能强大，陷ｅ系缺
显示画面见图１。
图像立即被自动记录下来了。拍摄的图像经过
ＨＳ检测系统软件处理后，终端上显示和记录Ｔ在带钢的缺陷图像和数据。同时检测系统通过热轧基础自动化系统和过程计算机系统，自动获取带
画面中的缺陷照片，括编号、类、包种位置、相机来
源等；缺陷照片显示区域，括缺陷的种类、Ｇ：包形
貌、置分布、示效果等；显示方式选择区位显Ｈ：
于所有缺陷在带钢上下表面的分布情况，系统也能进行分类统计和显示。系统还提供了班报打印
面上显示，带钢表面质量的检查打开了一道在为线的窗口。通过信息跟踪和边部侦测，张缺陷每
图片标注了该缺陷在带钢纵向显示的缺陷分布统计结果，上
表和下表分开显示；缺陷描述区域，述当前Ｆ：描
梅钢热轧１２４２产线的检测系统软件操作界
面简单，硬件标准化高，使用成排的相机来记录完
整的表面图像。该系统利用精轧机组出口的高温

带钢表面缺陷在线检测系统的设计与实现

ａｋｉｎｄｏｆｓｔｒｉｐｓｕｒｆａｃｅｄｅｆｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｎｄａｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｆｉｏｎ．Ｉｔｕｓｅａｓｐｅｃｉａｌｓｏｔｆｗａｒｅｄｅｓｉｇｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅ
ａｎｄｍｏｄｕｌｒａｄｅｓｉｇｎｃｏｎｃｅｐｔ．Ｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｈａｔｔｈｅｔｓｏｔｆｗａｒｅｆｏｒｓｔｅｅｌｐｌａｔｅｓｕｒｆａｃｅｒｅａｌ－ｔｉｍｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｈａｓａｈｉｇｈ
ａｎｄＲｅａｌ－ｔｉｍｅＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＳｙｓｔｅｍ，Ｗｕｈａｎ４３００６５，Ｃｈ／ｎａ）２ａｃｔＣｏｍｐａｎｉｅｓ，ＮｉｎｇｂｏＰｏｗｅｒＣｏｍｐａｎｙ，ＳｔａｔｅＧｒｉｄＺｈｅｊｉａｎｇＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＣｏｍｐａｎｙ，Ｎｉｎｇｂｏ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ３１５０１￣Ｃｈｍａ）
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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。