熱軋40crnimoa圓鋼表面缺陷檢測技術(shù)是提高企業(yè)產(chǎn)品競爭力、改進(jìn)生產(chǎn)工藝的關(guān)鍵技術(shù)之一,而傳統(tǒng)的表面缺陷無損檢測技術(shù)難以適應(yīng)高速熱軋40crnimoa圓鋼生產(chǎn)線需求,為了能夠?qū)崟r(shí)在線檢測表面缺陷,基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,該技術(shù)檢測速度快、準(zhǔn)確率高,而且能夠重現(xiàn)產(chǎn)品表面質(zhì)量情況,因此很多公司企業(yè)投入巨資對其進(jìn)行研究。目前,基于機(jī)器視覺的熱軋40crnimoa圓鋼表面缺陷檢測技術(shù)在歐美發(fā)展的較為成熟,并且已有相關(guān)檢測系統(tǒng)投入運(yùn)行,而國內(nèi)在這方面的研究剛處于起步階段,與國外差距較大,這在一定程度上影響了我國熱軋40crnimoa圓鋼產(chǎn)品的市場競爭力,因而此項(xiàng)技術(shù)急需發(fā)展研究。 首先,開展硬件系統(tǒng)研究。設(shè)計(jì)了熱軋40crnimoa圓鋼表面缺陷檢測系統(tǒng)總體方案,對相機(jī)的個(gè)數(shù)選擇進(jìn)行了分析,設(shè)計(jì)了光照系統(tǒng)；根據(jù)縱向分辨率檢測要求選擇了相機(jī)的類型和具體型號,根據(jù)橫向分辨率要求確定了鏡頭的焦距,并選擇出合適的鏡頭型號,比較了不同光源的特點(diǎn),選擇了適合本課題的光源類型,通過景深的計(jì)算驗(yàn)證了所選擇硬件的正確性；介紹了圖像采集裝置,并進(jìn)行了圖像采集實(shí)驗(yàn),分析了各個(gè)參數(shù)對圖像采集的影響,列舉了不同類型的40crnimoa圓鋼表面圖像；分析了熱軋40crnimoa圓鋼表面圖像成像結(jié)果,總結(jié)了影響40crnimoa圓鋼表面成像的三個(gè)因素；最后對采集的40crnimoa圓鋼表面原始圖像特征進(jìn)行了定性和定量分析。 其次,提出了改進(jìn)的局部邊界搜索算法用于進(jìn)行40crnimoa圓鋼圖像的提取,去除了采集的原始圖像中存在的無用背景信息,僅保留了40crnimoa圓鋼圖像信息,減少了圖像處理數(shù)據(jù),避免了40crnimoa圓鋼邊界被誤檢為缺陷的情況；分析了40crnimoa圓鋼表面圖像中存在的噪聲類型,建立了圖像退化模型和噪聲模型,得出圖像中存在的噪聲主要為高斯噪聲；比較了不同濾波算法對40crnimoa圓鋼表面圖像的降噪效果,得出最適合本課題的濾波方法；利用理想低通濾波器進(jìn)行噪聲濾除,比較了矩形濾波器和圓形濾波器的降噪效果,最終確定了矩形濾波器濾波算法。 然后,分析了凹坑缺陷在圖像中的表現(xiàn)特征,得出利用列像素檢測凹坑缺陷更為有效；提出基于三角函數(shù)和韋伯對比度的凹坑檢測改進(jìn)算法,討論了圖像灰度值的修正方法、正弦核函數(shù)周期的選擇以及閾值的選取問題,得到了較好的檢測效果,但是算法受凹坑缺陷尺寸大小限制；提出了基于下包絡(luò)韋伯對比度的凹坑缺陷檢測算法,介紹了韋伯定律及其在視覺中的應(yīng)用,引入了下包絡(luò)、韋伯對比度和下包絡(luò)韋伯對比度的概念,然后詳細(xì)闡述了具體的檢測算法,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法對于熱軋40crnimoa圓鋼表面凹坑缺陷具有非常高的檢出率并且不受缺陷尺寸大小的影響。 提出基于局部環(huán)形對比度的熱軋40crnimoa圓鋼表面缺陷實(shí)時(shí)檢測算法,該算法可以檢測熱軋40crnimoa圓鋼表面產(chǎn)生的凹坑、刮傷和耳子等常見缺陷,并且具有較高的檢出率和低誤檢率。首先分析這些缺陷在圖像中表現(xiàn)出的共同特征,即缺陷所在處與局部背景圖像之間存在較大的灰度對比度,這是該算法的檢測依據(jù),然后引入了局部環(huán)形背景和局部環(huán)形對比度的概念,并且利用已有的圖像數(shù)據(jù)得出檢測閾值與局部環(huán)形背景灰度均值之間的關(guān)系,使得閾值具有自適應(yīng)性,檢測結(jié)果更為準(zhǔn)確,最后詳細(xì)介紹了算法的具體實(shí)施過程,并且進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真,實(shí)時(shí)性測試實(shí)驗(yàn)表明該算法能夠保證熱軋40crnimoa圓鋼表面缺陷的在線檢測。 最后,為了測試所研究檢測算法在真實(shí)熱軋40crnimoa圓鋼現(xiàn)場的應(yīng)用效果,對前面提出的缺陷檢測算法進(jìn)行了編程實(shí)現(xiàn),嵌入到線陣相機(jī)里檢驗(yàn)效果。介紹了軟件系統(tǒng)的整體框架和程序界面,分析了進(jìn)行相機(jī)二次開發(fā)所做的主要內(nèi)容；為了驗(yàn)證算法的有效性,即嵌入到相機(jī)的檢測算法實(shí)時(shí)檢測效果是否與實(shí)驗(yàn)室仿真結(jié)果一致,首先在車間磨床上進(jìn)行了離線測試,即將一段40crnimoa圓鋼成品放置于磨床上,使其來回縱向運(yùn)動(dòng)模擬40crnimoa圓鋼軋制時(shí)的情形,測試結(jié)果表明二次開發(fā)后的線陣相機(jī)檢測結(jié)果與算法在實(shí)驗(yàn)室的仿真結(jié)果一致,因此算法可行,并且討論了不同光強(qiáng)對于圖像采集質(zhì)量的影響；然后將該系統(tǒng)應(yīng)用于熱軋40crnimoa圓鋼現(xiàn)場進(jìn)行在線測試,結(jié)果表明所研制的表面缺陷檢測系統(tǒng)可以有效的檢出40crnimoa圓鋼軋制過程中產(chǎn)生的常見缺陷,并且實(shí)時(shí)性較好,可以進(jìn)行工業(yè)化應(yīng)用。