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鋼管表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用設(shè)計(jì)

新機(jī)器視覺 ? 來源:矩視智能 ? 作者:矩視智能 ? 2022-11-24 14:48 ? 次閱讀
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鋼管作為原材料,廣泛應(yīng)用于如石油、化工、電力、船舶、汽車等行業(yè)。近年來,經(jīng)濟(jì)全球化發(fā)展使企業(yè)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量提出更高要求,鋼管表面存在缺陷會(huì)嚴(yán)重影響其使用壽命,同時(shí)在設(shè)備某些重要位,使用劣質(zhì)鋼管會(huì)存在安全隱患,嚴(yán)重威脅人員生命,對(duì)企業(yè)造成產(chǎn)財(cái)產(chǎn)損失。

因此,為了控制鋼管質(zhì)量,相關(guān)企業(yè)會(huì)對(duì)其進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè),但檢測(cè)措施通常由人工實(shí)現(xiàn),無法實(shí)現(xiàn)快速、精準(zhǔn)檢測(cè)缺陷。 在鋼管生產(chǎn)的過程中,由于原材料、軋制設(shè)備和加工工藝等多方面的原因,將導(dǎo)致其表面出現(xiàn)劃痕、 輥痕、氧化鐵皮、表面夾雜、孔洞、裂紋、麻面等不同類型的缺陷。這些缺陷不僅嚴(yán)重影響產(chǎn)品的外觀,還降低了產(chǎn)品的抗腐蝕性、耐磨性和疲勞強(qiáng)度等性能,給企業(yè)的發(fā)展帶來不良影響,同時(shí)也增添以鋼管為原材料的下游產(chǎn)品使用過程中的安全隱患。 表面缺陷區(qū)域具有應(yīng)力集中、受力薄弱的特點(diǎn),同時(shí)性能突變、疲勞損傷和銹蝕往往集中在此區(qū)域, 使得鋼管在復(fù)雜惡劣環(huán)境下的工作性能大大降低。通過對(duì)鋼管表面存在的缺陷區(qū)域進(jìn)行檢測(cè),及時(shí)發(fā)現(xiàn)缺陷,為生產(chǎn)工藝的調(diào)整、設(shè)備狀態(tài)改進(jìn)提供依據(jù)具有重要意義。 目前,鋼管的表面缺陷的檢測(cè)大多通過人工方式實(shí)現(xiàn),人工方式依賴于現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)且效率低,受現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境的影響,勞動(dòng)強(qiáng)度大,易產(chǎn)生漏檢和誤檢現(xiàn)象,不能全面反應(yīng)鋼管表面的質(zhì)量,檢測(cè)實(shí)時(shí)性差,檢測(cè)種類少,檢測(cè)效率低,缺乏對(duì)產(chǎn)品的表面質(zhì)量的綜合評(píng)估。隨著計(jì)算機(jī)水平的發(fā)展和人工智能領(lǐng)域的興起,機(jī)器視覺技術(shù)得到廣泛的應(yīng)用,采用機(jī)器視覺方法能有效彌補(bǔ)人工檢測(cè)不足,且檢測(cè)精度高、能進(jìn)一步為智能制造提供數(shù)據(jù)平臺(tái)。

01、鋼管表面缺陷檢測(cè)特點(diǎn)

國內(nèi)外利用機(jī)器視覺方法檢測(cè)冶金產(chǎn)品的對(duì)象主要為板材、帶鋼、鋼條等,這些產(chǎn)品表面較平整、粗糙度低、材料反射率一致,只要保證入射光照角度合理,強(qiáng)度分布均勻,無論使用面陣或線陣相機(jī)均能獲取較為理想的被檢測(cè)材料表面缺陷圖像,這也有效降低了后續(xù)圖像處理算法的復(fù)雜程度; 如圖平面材料表面缺陷檢測(cè)的光照分布示意圖,通常采用單個(gè)或多個(gè)面陣相機(jī)即可獲得理想的光照結(jié)果;而采用線陣光源則更容易實(shí)現(xiàn),因?yàn)楸徽丈鋮^(qū)域各點(diǎn)到達(dá)光源中心的距離是相等的。

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平面材料表面缺陷檢測(cè)的光照分布示意圖 對(duì)于鋼管而言,因其幾何結(jié)構(gòu)特點(diǎn),當(dāng)采用面陣光源時(shí),弧形外表面使得光源中心與被照射區(qū)域各處之間距離相差過大,如圖所示,與光源最短距離位置處表現(xiàn)為較高亮度,而在最短距離位置兩測(cè),光照亮度分布減弱,圖像成像結(jié)果也表現(xiàn)類似特點(diǎn),中間區(qū)域像素灰度分布較高而兩側(cè)區(qū)域像素灰度值較小。

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面陣光源光照分布(正視圖) 另一情況如圖所示,采用線陣相機(jī)和線陣光源實(shí)現(xiàn)鋼管表面缺陷動(dòng)態(tài)檢測(cè)時(shí),因振動(dòng)、裝配誤差等因素,線陣光源中心線與線陣相機(jī)視野長度方向并非位于同一直線,相機(jī)視野方向通常與鋼管回轉(zhuǎn)中心所在直線一致;這種情況會(huì)降低照射區(qū)域與視野區(qū)域重合性,導(dǎo)致成像結(jié)果光照不均現(xiàn)象嚴(yán)重,進(jìn)一步增加圖像處理的困難度。

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線陣光源光照分布(俯視圖)

02、關(guān)鍵技術(shù)難點(diǎn)

鋼管因其幾何結(jié)構(gòu)特點(diǎn),易產(chǎn)生光照不均現(xiàn)象;為實(shí)現(xiàn)鋼管圓弧表面動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)檢測(cè),必然影響光源光照區(qū)域與相機(jī)視野的重合性,易造成光照分布不均,這種現(xiàn)象會(huì)覆蓋掉缺陷區(qū)域的特征。當(dāng)圖像獲取不理想時(shí),會(huì)增加圖像處理的難度。盡管相關(guān)學(xué)者在機(jī)器視覺檢測(cè)領(lǐng)域已經(jīng)作了很多工作,但國內(nèi)對(duì)鋼管的表面缺陷檢測(cè)的研究較少,主要存在如下難點(diǎn):(1)熱軋無縫鋼管與熱軋帶鋼、重軌等類似,表面覆蓋大量氧化鐵皮,會(huì)導(dǎo)致各類偽缺陷的產(chǎn)生;(2)鋼管弧形外表面易產(chǎn)生光照不均現(xiàn)象;(3)因光照不均的影響,缺陷灰度差異較大,使得漏檢嚴(yán)重;(4)受彎曲度、不圓度和表面凸起缺陷的影響,鋼管在檢測(cè)過程中產(chǎn)生振動(dòng),使得圖像采集存在誤差,特征不明顯;(5)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)檢測(cè)時(shí),光源照射區(qū)域與相機(jī)視野區(qū)域重合性會(huì)降低,進(jìn)而造成光照分布不均。

03、成像光路設(shè)計(jì)

照明系統(tǒng)包括照明方式選擇,相機(jī)與光源的位置關(guān)系確定。 鋼管表面的照明方式可分為明場(chǎng)照明和暗場(chǎng)照明,本文選擇明場(chǎng)照明方式,該方式有益于鋼管表面缺陷和背景形成高對(duì)比度。由于采用單個(gè)線陣相機(jī)和線光源,其有效工作區(qū)為窄條,與其它冶金產(chǎn)品表面不同的是,熱軋無縫鋼管在成型過程中,因其工序工藝的特點(diǎn),表面未經(jīng)拋光處理,光照反射類型以漫反射為主。圖為明場(chǎng)照明光路結(jié)構(gòu)圖。

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根據(jù)圖像采集原理,需要確定線陣相機(jī)、線光源等的位置,這有益于后續(xù)硬件選型中參數(shù)的確定。 為保證視野區(qū)域能夠?qū)⒉煌L度的鋼管表面覆蓋,在光路設(shè)計(jì)中,使視野幅寬大于鋼管長度。

04、硬件參數(shù)設(shè)計(jì)

(1)相機(jī)線陣相機(jī)分為主要分為 CCD和CMOS兩種類型。 由于工作原理,CCD 的表面上會(huì)因靜電場(chǎng)存在導(dǎo)致表面吸吸附較多灰塵,這在實(shí)際工業(yè)檢查中受到限制,而 CMOS 芯片內(nèi)部集成性較高,對(duì)硬件設(shè)計(jì)的優(yōu)化具有促進(jìn)作用,具有圖像捕捉靈活、靈敏度高、動(dòng)態(tài)范圍寬、分辨率高、低功耗及優(yōu)良的系統(tǒng)集成等優(yōu)點(diǎn),同時(shí)在價(jià)格方面比 CCD 傳感器更實(shí)惠。 基于圖像采集方案, 設(shè)計(jì)檢測(cè)精度要求為 0.5mm , 即能夠檢出最小缺陷尺寸為0.5mm*0.5mm, 視野幅寬H=300mm , 相機(jī)分辨率不能低于以下值:

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(2)鏡頭鏡頭與檢測(cè)對(duì)象距離最近,其作用是將檢測(cè)對(duì)象聚焦在相機(jī)光敏元件上,通常需要考慮鏡頭的相關(guān)參數(shù),保證與相機(jī)的合理搭配,提高成像質(zhì)量。鏡頭選型包括焦距、成像靶面尺寸等參數(shù)確定。 焦距為鏡頭重要參數(shù),需由物距等因素確定,由成像原理可知焦距計(jì)算如下: 8bfaf8be-6b17-11ed-8abf-dac502259ad0.png 式中,s 為光敏芯片長度;H 是視野幅寬,即相機(jī)能拍攝到的視野范圍;d 為物距。(3) 光源光源的合理選擇能夠?qū)Τ上裣到y(tǒng)起到增益效果,例如提高對(duì)比度,降低無關(guān)信息對(duì)成像的干擾。根據(jù)鋼管表面圖像采集原理,需選擇線陣光源實(shí)現(xiàn)照明,這樣可保證在視野范圍內(nèi),光照強(qiáng)度集中且均勻。 由于 LED 光源具有高效率、 低耗電量、 長壽命、 安全性高和可控性好等特點(diǎn),本文以 LED 光源實(shí)現(xiàn)照明。

05、缺陷檢測(cè)

鋼管表面缺陷為凹坑、劃傷、翹皮及輥痕4 種缺陷,圖 (a)為凹坑缺陷, 其特征為點(diǎn)狀或塊狀凹陷,因氧化皮或異物未清除在軋制過程中嵌入鋼管表面再脫落形成;圖 (b)為翹皮缺陷,為附著在鋼管外表面的金屬層,在穿管深加工工序中,聚集夾雜物因管壁變薄而外漏,裂紋形成并延伸使表皮外翹;

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圖 (c)為劃傷缺陷,鋼管表面被外金屬或硬物劃削所致,通常呈細(xì)長尖銳溝紋或較淺凹坑;圖 (d)為輥痕缺陷,該缺陷是由于軋輥調(diào)整不當(dāng)或表面損壞所造成, 呈周期性或連續(xù)性分布。

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在提取鋼管表面缺陷特征之前,需要確定那些特征是有效的,對(duì)于凹坑、翹皮、劃傷和輥痕,需要選擇具有良好區(qū)分度的特征構(gòu)成特征向量;特征向量是缺陷特征數(shù)值化表征方式,特征提取通常遵循如下原則:1)圖像中特征應(yīng)該容易獲取;2)所選擇特征在數(shù)值上不受噪聲和無關(guān)因素干擾;3)同種缺陷的特征具有緊致性, 不同種缺陷特征具有良好的區(qū)分度。 鋼管表面缺陷分布和大小不具規(guī)律性,且形態(tài)復(fù)雜,因此需要選擇能夠準(zhǔn)確描述缺陷的特征。 機(jī)器視覺技術(shù)將CCD相機(jī)拍攝到的目標(biāo)圖像實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào),然后將圖像信號(hào)輸入進(jìn)嵌入式視覺圖像處理系統(tǒng)。 根據(jù)圖像飽和度、像素分布、目標(biāo)圖像邊沿、亮度等信息轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)識(shí)別的數(shù)字信號(hào),利用先進(jìn)的算法對(duì)圖像進(jìn)行特征識(shí)別,將特征識(shí)別出來的結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià),輸出最終的缺陷結(jié)果,包括缺陷、尺寸、角度、個(gè)數(shù)、合格與不合格、有無等,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別功能。

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總而言之,鋼管缺陷檢測(cè)系統(tǒng)采用的機(jī)器視覺自動(dòng)識(shí)別的要求,必須解決以下主要問題:1.必須能在線檢測(cè)鋼管表面的瑕疵,如劃痕、刮傷、孔洞、結(jié)疤、墊坑等表面異常。 2.能應(yīng)對(duì)因鋼管寬度、長度變化、以及鋼管在移動(dòng)過程中產(chǎn)生的扭曲或傾斜、表面有油污或水滴所造成的干擾。 3.瑕疵檢測(cè)具備自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)功能適合于不同寬度、不同顏色、不同速度的要求,還必須應(yīng)用模式識(shí)別、自動(dòng)暴光、防抖動(dòng)、瑕疵報(bào)警等功能,瑕疵檢測(cè)和瑕疵報(bào)警是動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)的。 4.必須具備精度高、故障點(diǎn)少等特點(diǎn),需用工業(yè)級(jí)數(shù)字?jǐn)z像機(jī)和工業(yè)級(jí)PC機(jī)相結(jié)合來完成系統(tǒng)任務(wù)。

審核編輯:郭婷

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原文標(biāo)題:基于機(jī)器視覺的鋼管表面缺陷檢測(cè)方法

文章出處:【微信號(hào):vision263com,微信公眾號(hào):新機(jī)器視覺】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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    堆焊過程熔池相機(jī)實(shí)時(shí)<b class='flag-5'>缺陷</b><b class='flag-5'>檢測(cè)</b><b class='flag-5'>技術(shù)</b>

    電機(jī)系統(tǒng)節(jié)能關(guān)鍵技術(shù)及展望

    節(jié)約能源既是我國經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的一項(xiàng)長遠(yuǎn)戰(zhàn)略和基本國策,也是當(dāng)前的緊迫任務(wù)。論文在深入分析國內(nèi)外電機(jī)系統(tǒng)節(jié)能現(xiàn)狀和介紹先進(jìn)的節(jié)能關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上,指出了現(xiàn)階段我國在電機(jī)系統(tǒng)節(jié)能方面存在的問題,并結(jié)合
    發(fā)表于 04-30 00:43

    高壓電力設(shè)備在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)組成與關(guān)鍵技術(shù)

    技術(shù)手段,通過利用傳感器技術(shù)、數(shù)據(jù)采集與傳輸技術(shù)、數(shù)據(jù)分析與人工智能算法等,為智能電網(wǎng)建設(shè)提供關(guān)鍵技術(shù)支撐,能有效提升電力設(shè)備的安全性與可靠性,降低運(yùn)維成本。
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    淺談華為通信大模型的關(guān)鍵技術(shù)

    推理、幻覺糾正及多維聯(lián)合決策等方面創(chuàng)新成果的肯定。為此,我們將分三期深入解讀華為通信大模型無線的關(guān)鍵技術(shù)和價(jià)值應(yīng)用,本期聚焦于通信大模型的部署、訓(xùn)練和推理的關(guān)鍵技術(shù)。
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