基于机器视觉的钢板表面缺陷检测系统

钢板的制造能力是钢铁企业发达程度的一项主要指标,因其优异的表面质量特征和机械力学性能,在车辆工业、国防、航空航天、化工设备以及轻工业生产加工等行业中获得了广泛的使用。同时由于加工技术和生产工艺的完善和企业自动化管理能力的日益增强,钢板的形状精度、板形、动力学性能和表面质量特征均受到了较好的保证,而随着车辆、航空、机械电子、家电和建筑装潢材料等钢板的主要客户对钢板表面质量的需求也愈来愈大,使钢板表面质量问题也日益凸显。     

基于机器视觉的铸坯表面缺陷检测系统的研制

钢板作为钢铁工业的主要产品形式之一,已成为汽车、机械制造、化工、航空、航天和造船等工业不可缺少的原材料,其表面质量的优劣将直接影响最终产品的性能和质量。针对目前国内钢板表面缺陷检测方法比较落后、检测效果较差的情况,提出铸坯表面缺陷检测系统的设计与实现方案。系统以计算机视觉理论为检测原理,在现有技术基础上,借助模式识别理论,以模块化为设计思想,通过大量的实验和图像算法仿真,以现有的图像处理理论为基础,设计适合铸坯表面缺陷检测的算法。     

马钢H型钢试生产期间产品表面缺陷及其控制

描述了Ｈ型钢厂试生产期间原料，成品表缺陷的形貌特征，分析了产生的原因。并提出了控制缺陷，提高质量采取的措施。     

基于机器视觉的表面检测系统防振设计方法

振动是影响视觉检测系统成像效果的最重要因素之一,被测对象及检测系统本身的振动对成像质量有着重要影响。在基于机器视觉的表面检测系统中,选择合适成像位置或增加稳定辊,并通过专用机械结构支撑检测系统,将检测系统与生产机组进行隔离,有效避免了生产过程中的振动对成像的影响。表面检测系统防振设计方法已在宝钢多套表面检测系统中得到应用,为表面检测系统在现场的稳定运行起到了非常重要的作用。     

基于机器视觉的表面缺陷检测仪在冷轧生产的应用

将基于机器视觉的表面缺陷检测仪应用于酸连轧生产线,能够大大提高生产效率.针对酸连轧机组的自身特点,从硬件和软件上对系统进行了合理的优化,解决了不易寻边的问题.实践证明,该系统检测效果良好,能够满足生产的需要.     

基于机器视觉的钢板表面缺陷检测系统

介绍了应用于不锈钢表面缺陷检测的基于机器视觉的钢板表面检测系统。该系统对不锈钢板质量判定管理和指导研磨现场工人进行缺陷定位具有较好的实用价值。     

厚规格高强耐候H型钢缺陷分析

针对Q420NHB耐候H型钢在腹板和翼缘表面产生微裂纹,影响产品质量。通过金相显微镜和扫描电镜观察,分析了裂纹产生的原因。结果表明,翼缘表面缺陷是由于铸坯内弧皮下裂纹及间裂造成的,而腹板表面缺陷是由于在轧制过程中铸坯表面的氧化铁皮压入导致。通过对连铸过程中结晶器冷却工艺以及轧制工艺的优化,有效改善了耐候H型钢表面质量。     

带钢表面缺陷检测方法研究进展

带钢是一种重要的钢铁材料,工业生产过程中带钢表面会产生各种不同的缺陷。带钢表面缺陷对产品有重要影响,其特征复杂、多样且不易获取,因此带钢表面缺陷检测一直是研究的重点内容。对带钢表面缺陷检测技术方法的研究进展进行了论述与分析。结合带钢表面缺陷种类,对传统的带钢表面检测方法如人工检测、红外检测、涡流检测和漏磁检测等优缺点进行比较分析,得出这些方法存在检测速度低、无法达到实时在线检测和需要人为干预等缺点。最后对机器视觉的检测方法开展了归纳总结,对基于深度学习的机器视觉识别表面缺陷的原理和方法进行了详述并对未来发展趋势进行了展望。     

H型钢表面裂纹成因分析

H型钢由异型坯轧制生产,异型坯形状独特,连铸生产中横向表面温度极不均匀,应力、应变状况复杂,对冶炼和连铸工艺均有较高要求。SS400异型坯生产中钢水未经精炼处理,部分炉次钢水碳含量处于包晶反应严重的碳含量范围,硫、磷含量较高,w（Mn）／w（S）较低,总氧和大型夹杂物含量较高;浸入式水口为直孔型,结晶器中上升流股较弱,坯壳生长不均匀;拉速较慢,并采用双水口浇铸,结晶器中上升流股更弱,弯月面处钢水供热不足,处于低温状态,保护渣也因温度低而熔融欠佳;二冷强度偏高,矫直辊前异型坯腹板表面温度处于低温脆性区,因此轧制成品H型钢的表面裂纹较多。     

H型钢表面裂纹成因分析

 H型钢由异型坯轧制生产,异型坯形状独特,连铸生产中横向表面温度极不均匀,应力、应变状况复杂,对冶炼和连铸工艺均有较高要求。SS400异型坯生产中钢水未经精炼处理,部分炉次钢水碳含量处于包晶反应严重的碳含量范围,硫、磷含量较高,w(Mn)/w(S)较低,总氧和大型夹杂物含量较高;浸入式水口为直孔型,结晶器中上升流股较弱,坯壳生长不均匀;拉速较慢,并采用双水口浇铸,结晶器中上升流股更弱,弯月面处钢水供热不足,处于低温状态,保护渣也因温度低而熔融欠佳;二冷强度偏高,矫直辊前异型坯腹板表面温度处于低温脆性区,因此轧制成品H型钢的表面裂纹较多。     

H型钢轧制腰部变形缺陷的研究

本文对四辊孔型中轧制H型钢的腰部变形缺陷进行了研究,给出了合理设计H型钢生产工艺的原则,并根据所提出的原则设计了有关工艺,同时得到了半工业性实验的验证。     

H型钢常见产品缺陷分析和改进方法

简要分析了H型钢生产过程中常见产品缺陷产生的原因，提出了一些改进或解决此类缺陷的办法。     

钢卷表面缺陷分布特征发现方法研究

近20年来,为满足用户对表面质量的要求,基于机器视觉的钢铁表面缺陷识别系统得到了广泛的应用并取得了良好的效果。本文在机器视觉技术的基础上,利用层次聚类和K-means等聚类技术,设计了钢卷表面缺陷分布特征识别算法。本算法通过对钢卷表面进行网格化划分,根据缺陷位置,识别钢卷表面缺陷在头部、尾部、中心线等位置集中的特征。经实验证明,该算法可有效识别钢卷表面缺陷分布特征。     

机器视觉在智能库区热卷验收的应用

某厂热卷原料库实施智能库区改造前,采用人工验收方式,传统人工验收的方法效率低,检测结果的主观性强,由此提出依靠机器视觉,对钢卷两侧端面进行图像采集,将工业相机采集的图像通过算法处理,由智能库区仓库管理系统根据检测结果决定钢卷是否吊入隔离区,实现钢卷的自动验收和隔离.     

基于荧光磁粉成像的小方坯表面缺陷自动检测方法

荧光磁粉成像能放大和强化小方坯表面细微缺陷的显现效果.将小方坯荧光磁粉成像和机器视觉检测技术结合起来,设计1套自动化检测系统,实现小方坯的表面磁化及磁粉液喷淋、紫外线照明和荧光图像采集和处理,最终完成缺陷的定位和识别.该系统已经在工业现场得到稳定应用,提高了缺陷检测的效率和精度.     

热轧H型钢外观开裂缺陷原因分析与控制

根据莱钢热轧H型钢出现的翼缘和腹板开裂的质量问题,对有缺陷的型钢样品进行了金相组织检验、扫描电镜等实物分析,找出了导致缺陷产生的原因。在此基础上,从冶炼和轧制工序提出了预防和控制措施,避免了该类缺陷的重复发生。     

H型钢腹板纵向裂纹缺陷分析

H型钢腹板裂纹的主要表现形式为纵向长裂纹。采用光学显微镜、扫描电镜和能谱等手段,对津西钢厂连铸异型坯生产的H型钢腹板裂纹进行了研究。研究发现,铸坯质量是H型钢腹板纵向裂纹产生的主要原因之一,为下一步进行裂纹工艺控制指明了研究方向。     

欧标厚壁H型钢腹板麻面缺陷的研究

针对莱钢大型H型钢生产线在生产欧标厚壁H型钢时出现腹板麻面缺陷进行检测与分析,通过优化加热工艺、轧制变形量及冷却效果,完全消除了腹板麻面缺陷的问题,成材率指标得到大幅提升.     

钢板表面缺陷计算机视觉在线检测系统的研制

介绍了将计算机视觉技术应用于钢板表面缺陷的检测过程,系统根据高速线阵CCD扫描检测的原理,分别设计并优化了高强度光源照明模块、CCD成像模块、信号采集预处理模块、图像处理缺陷分类模块和人机接口模块,对钢板的主要缺陷(气泡、夹杂、结疤、划伤和压痕等)进行在线无损检测,模块化设计方便系统在硬件和软件上的扩展。整个系统若加以升级扩展,并进行生产应用试验,则可满足钢板表面缺陷的在线检测。