热轧带钢表面缺陷在线检测的方法与工业应用

热轧带钢表面的温度高,辐射光强,并且存在着水、氧化铁皮、光照不均等现象,与冷轧带钢的表面存在着很大的差别.将线阵CCD摄像机作为图像采集装置,用绿色激光线光源作照明,通过窄带滤色镜滤除钢板表面的辐射光,从而提高了缺陷对比度.根据热轧带钢表面的特点提出新的缺陷检测与识别算法流程,通过增加4种不同类型的缺陷检测步骤,去除了大量由水、氧化铁皮等造成的伪缺陷,在保证缺陷检出率的同时,减小缺陷的误识率.经在线应用,该方法可以满足在线检测的要求,缺陷的检出率达95%以上,识别率达85%以上.  

沟槽、凹坑类缺陷对滑动轴承承载力的影响

考虑轴瓦变形，基于雷诺方程对表面有缺陷的滑动轴承进行理论建模和数值计算，得到相应工况下轴承润滑膜厚度和压力分布，在此基础上研究缺陷的尺寸和位置对轴承承载力的影响。结果表明：不同材料的轴承，其承载力随着材料弹性模量的增加而增加，最终趋于稳定值；缺陷的存在会降低轴承承载力，但随着材料弹性模量的增加，缺陷的影响越来越小；在一定条件下，在轴承中截面上且位于承载区内的缺陷对轴承承载力的影响显著，缺陷尺寸越大，轴承承载力下降越明显；当缺陷位于轴承承载区内沿润滑剂入口方向靠近最小润滑膜厚度的部分区域时，轴承承载力会略微增加。  

光学元件表面缺陷检测方法研究现状

随着科学技术的发展，人们对光学元件的表面粗糙度和表面面形精度提出了越来越高的要求，光学元件表面缺陷检测技术也受到了广泛重视。通过简述表面缺陷的类型，强调了缺陷给光学系统带来的危害，由此分析和讨论了目前国内外对光学元件疵病的检测方法，并指出各种方法的优缺点，同时对机器视觉技术在疵病检测方面的应用进行了介绍，还探讨了光学元件表面缺陷检测技术未来发展需要注意解决的问题。  

冷轧钢板表面缺陷的形成原因

采用光学显微镜、扫描电镜、能谱仪等对冷轧钢板表面出现的大量长条状细线缺陷产生原因进行了分析。结果表明:出现大量的长条细线缺陷的原因是钢板在冷轧过程中被前几道次轧辊或输送辊辊道表面凸起物划伤,再经过后几道次继续轧制所致。  

滚子表面缺陷分析

采用金相分析以及扫描电镜、能谱分析等试验方法对滚子表面缺陷进行了分析.结果表明:滚子表面的麻坑(黑点)缺陷是腐蚀坑,主要是由于热处理炉保护气氛不纯,滚子在高温状态下产生表面腐蚀而形成.  

硅钢酸洗-冷连轧系统中表面缺陷识别方法研究

针对硅钢酸洗-冷连轧生产过程中钢带表面缺陷的特点,在提取钢带图像低层属性特征的基础上,采用决策树、SVM、BP神经网络等不同的模式识别方法对钢带表面缺陷进行分类研究,试验过程包含训练集与测试集的收集、特征提取、机器学习与分类、结果分析.该研究以提高硅钢冷轧生产过程的自动化水平为目标,依据试验结果提出缺陷识别的优化方法,并应用于武钢硅钢冷轧生产线,提高了自动化水平.  

基于CCD成像的轴承滚柱表面缺陷智能检测的研究

提出了一种基于CCD成像的轴承滚柱表面缺陷非接触检测技术。CCD将目标转换为视频信号并输送到图像采集卡，图像采集卡对视频信号进行解析、数字化后输送给专用的图像处理系统，对图像进行处理，再用LabVIEW软件编程。  

红外图像处理技术在金属表面缺陷检测中的应用

红外热成像技术用于金属材料产品表面缺陷检测时,具有图像对比度低、噪声较大、缺陷目标小等特点,因此图像处理是进行红外热成像无损检测的重要基础.本文在含缺陷钢制试件红外热像检测实验的基础上,利用直方图均衡化、高频强调滤波、区域生长等多种图像处理技术,实现了裂纹、圆孔等不同类型缺陷时缺陷几何特征信息的提取与识别,并考虑了腐蚀因素的影响.论文的研究为最终开发出基于红外热成像技术的缺陷自动检测和识别系统奠定了基础,对于应用红外热成像技术进行产品质量控制和结构健康监测具有良好的参考价值.  

基于激光线光源的钢轨表面缺陷三维检测方法

将结构光三维检测方法应用于钢轨生产过程中的表面缺陷三维检测,通过在钢轨四周安装4台激光线光源和8台面阵CCD摄像机实现钢轨四个面的检测。对摄像机采集到的激光光带图像进行光带中心提取、光带中心线矫正、光带中心线与基准线的差值等步骤,得到钢轨表面深度的变化值,并将沿钢轨长度方向和高度方向的深度变化值用深度分布图表示,通过两维图像识别的方法检测缺陷所在的区域,从而实现钢轨表面缺陷的自动检测。该方法已经实现在线应用,可以达到的最大检测速度为1.5m/s,深度检测分辨力为0.2mm。  

HY014-33-307(309)精密球轴承表面缺陷分析

采用金相分析和X射线衍射法对HY014-33-307(309)精密球轴承在精研磨过程中表面出现的白色点状缺陷进行了分析,找出了形成缺陷的原因并提出了解决方案,为解决生产中出现类似的问题提供了依据。