机器视觉在厚壁钢管端面缺陷检测中的应用

针对目前人工检测厚壁钢管端面缺陷存在的效率低、速度慢,且还会出现错检、漏检等问题,提出一种基于机器视觉的方法,实现对厚壁钢管端面缺陷的检测及分类。首先单独提取钢管倒角区域,利用最小二乘法对内外倒角包含的轮廓圆进行拟合,并根据欧式距离来判断倒角是否出现偏心的情况;其次提取钢管端面区域,并通过Otsu算法分割出缺陷区域,计算各联通域的特征描述并组成新的特征向量,使用支持向量机来判断缺陷类型。研究结果表明:该方法能准确检测出厚壁钢管的倒角是否偏心、端面是否存在各类的缺陷,且准确率达到96.7%,对一钢管端面的判断时间不超过100 ms,相比人工目测速度有明显的提高。