机器视觉技术在钢板表面缺陷检测中的应用收藏

　　应用简介：表面缺陷是影响带钢质量的一个重要因素，如何在生产过程中在线检测带钢的表面缺陷，从而控制和提高产品的表面质量一直是钢铁企业非常关注的内容传统的检测方法是通过人眼检测的，主要存在以下问题：带钢运动速度太快（高达16m/s），人眼很难看清；缺陷太小（0.5mm×0.5mm），人眼也很难发现；检测结果容易受到人的主观因素影响；检测人员的劳动强度大等。

为了克服这些问题，国内外已研制出高精度的热轧和冷轧带钢表面缺陷自动检测系统该系统采用多台CCD相机采集高速运动状态下的带钢表面图像，并且将图像传给与相机连接的计算机，由并行计算系统对数据进行处理和分析，经过处理后就可以得到各种缺陷的信息，包括缺陷的尺寸、部位、类型、等级等，并行计算系统将这些缺陷的信息通过以太网传送给服务器，在服务器中对缺陷进行合并，从而可以得到整个带卷的缺陷分布情况，以便对带卷的表面质量进行总体评价。

同时服务器还将带卷的缺陷分布情况存入数据库中，以便存档和将来的使用‍　　系统构成：系统主要由CCD相机、光源、并行计算系统、服务器和控制台组成，其视觉系统主要由以下硬件构成：　　a)8台Dalsa S2-12-01K40相机，上、下表面各4台；

　　b)采用Dalsa Netlink模块采集图像，具有千兆网接口，实现高速、远距离数据传输；　　c)采用CCS LED线形光源照明；　　d)并行计算系统完成数据处理和分析　　系统性能：　　a）可检测缺陷：气泡、裂痕、划痕、辊印等；。

　　b）可检测幅宽：1.6米；　　c）运行速度：超过15米/秒；   

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