针对高速螺纹钢表面缺陷检测技术难题的研究报告

摘 要：针对高速螺纹钢表面缺陷检测技术难题，对螺纹钢表面尺寸的视觉检测方法进行研究。针对螺纹钢外形结构尺寸复杂的特点，通过对螺纹钢的侧面图像进行分析，获得其边缘图像后，提出了基于投影重心的亚像素边界定位方法，获得螺纹钢横肋高及内径的尺寸。通过分析螺纹钢的正面图像，获得其边缘图像后进行垂直投影，求出螺纹钢纵肋高度；在此基础上，通过对重心遍历，结合轮廓跟踪处理，计算出横肋与轴线夹角；结合与夹角的几何关系，计算得出螺纹钢横肋间距、横肋顶宽的尺寸。获取的螺纹钢表面结构尺寸为其缺陷检测奠定了基础。

螺纹钢作为现代化生产中重要的工业材料，在建筑、机械、交通、运输等行业都有着广泛的应用。其表面横肋、纵肋的相关尺寸如果不能达到国家标准的要求，将被视为尺寸缺陷，其产品肯定就是不合格的。随着市场对螺纹钢表面的质量要求越来越高，传统的人工离线测量的方法已经不能够满足现代化生产线的要求，因此，各种非接触的、无损伤的检测方法得到了越来越多的开发和利用[1]。目前，广泛使用的表面缺陷检测技术有涡流、 超声波、漏磁和磁粉等检测方法[2]。这些检测方法在螺纹钢表面的尺寸缺陷检测方面有很大的局限性，其存在检测精度不足，直观性差等缺点。因此，为了提高检测精度，满足不同尺寸的螺纹钢的要求，螺纹钢表面尺寸缺陷检测应用更加精确、智能的机器视觉表面检测系统[3,4]。

根据螺纹钢尺寸国家标准的要求（GB 1499.2-2007），需要对螺纹钢横肋高及内径、纵肋高度、横肋与轴线夹角、横肋间距和横肋顶宽6个尺寸参数进行计算。

为了获得横肋、纵肋全部的尺寸信息，在螺纹钢成像时需要分别获得螺纹钢侧面和正面的图像，且获取的图像范围宽于螺纹钢直径。 要计算螺纹钢表面尺寸，检测螺纹钢表面尺寸缺陷，首先要把螺纹钢从背景中分割出来[5]，然后在螺纹钢范围内对表面尺寸进行计算求出。螺纹钢外形结构复杂，需要测量的参数较多，其主要的外形尺寸有9个（如图1所示），包括螺纹钢横肋高度、螺纹钢内径、纵肋高度、横肋与轴线夹角、横肋间距、横肋顶宽、纵肋顶宽、纵肋斜角和横肋斜角。为了便于计算各参数，需要对螺纹钢的侧面和正面图像进行联合处理[6,7]。

图1 螺纹钢的部分外形尺寸

基于以上情形，对复杂光照条件下螺纹钢缺陷图像的检测方法进行研究。在获得螺纹钢侧面、正面图像后，先对螺纹钢侧面图像进行处理，计算出螺纹钢横肋高及内径的值；再对螺纹钢正面图像进行处理，得出螺纹钢纵肋高度、横肋与轴线夹角、横肋间距、横肋顶宽的值；从而为螺纹钢表面尺寸缺陷的机器视觉检测奠定了基础。

1 螺纹钢侧面图像处理

图2 螺纹钢部分侧面处理图像

从侧面图像2(a)中可以看出，由于其横肋的均匀分布，二值化后的图像边缘呈现细小的锯齿状（如图2(b)所示）。锯齿顶部由横肋顶部构成，而锯齿底部为螺纹钢的内径边缘。因此，要求横肋的高和螺纹钢的内径，首先要精确定位锯齿状的边缘。由于涉及到定位问题，在求取边缘时精确性就很重要，因此，在二值化之前，首先对原始图像进行中值滤波，剔除边界噪声，再使用OTSU进行分割。边缘的获取选择了效果较好的Sobel算子，但是Sobel算子形成的边缘较粗，定位性不好，还需要对其进行细化（如图2(c)所示），以更能反映边缘位置信息。图2(d)是细化后的边缘定位情况，可以看出其能比较准确的反映边缘横肋的分布情况。

螺纹钢的边缘图像获得以后，下一步就是进行肋高和内径计算。一般说来，内径就是两条细化边缘的内侧最近距离，而横肋高就是边缘的横向宽度。但是，由于数字图像离散化后的精度缺失以及噪声的影响，其边缘锯齿并不是等高的，如果直接遍历横向宽度容易形成误差。鉴于此，本文提出了基于投影重心的亚像素边界定位方法。