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机器视觉应用于冶金版表面缺陷检测的案例
yoguai2012 发表于 2012/5/16 15:15:30 1340 查看 1 回复 [上一主题] [下一主题]
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系统原理
首先采用多个高速CCD摄像机实时获取带钢表面图像，将图像数据送给工控机处理，检测系统提取并分析图像的特征信息，然后将其与事先建立的标准信息进行比较，从而判断金属轧板是否有缺陷，如果有，则识别存在那种缺陷。根据这一思路设计主要系统框架结构分为二个部分：第一部分为图像采集模块，它采集并将原始模拟视频流转化为数字视频；第二部分软件系统对采集的数据进行预处理，识别图像是否存在缺陷以及缺陷类型
算法
利用Gabor滤波器具有频率选择和方向选择的特性,将其应用在金属表面缺陷检测系统中,不但能够去除噪声,而且能够把缺陷的纹理特征完整地保留下来.引入评价函数使缺陷图像和无缺陷图像的能量响应差别最大化,以确定最佳滤波器参数.基于最优的阈值函数得到二值化图像,并应用形态学分析方法去除二值图像上小的噪声,得到分割后的缺陷图像.实验结果验证了该方法的有效性.，，目前已经应用热轧带钢、冷轧带钢、中厚板、连铸板坯等生产线，并已推广应用到有色行业。
光源
将高亮度的绿色，或者红色激光线光源照射到热轧钢板表面，可解决了远距离均匀照明的问题，提高了图像的对比度。加装滤光片可解决反光问题。
系统参数
检测系统由明暗域结合成像光学系统、高速高分辨率线阵CCD传感器件，检测钢板宽度最大为1800 mm,运行速度不大于2 m/s,振动幅度小于1 mm,要求所达到的横纵向检测分辨率为0.02 mm×0.02 mm,缺陷尺寸检测误差不大于0.02 mm.系统对钢板表面的气泡、夹杂、结疤、划伤和压痕等主要缺陷进行无损检测,能够实现缺陷自动分类,对缺陷数据自动存档、屏幕显示、打印、存储和报警功能.样机系统采用工控机，在硬件和软件上易于升级,并可扩展到其他相关领域.
光源：激光线光源，覆盖1.8M，寿命：100000h
相机： DALSA，支持分辨率2K/4K，双线扫描。 像元尺寸14/10um,板面响应度高达700/400 Dn/(nJ/cm2)@0dB 18/9KHz线速度。光学接口M42X1,C,F 动态范围60dB 千兆网络接口。
工作频率：1K-3K HZ
工作速度：1.5m/s -2m/s
以上解决方案由莫士特科技有限公司提供，并可二次开发。