钢坯低倍检测技术的现状、发展与愿景

近几年来,高端钢材生产的发展促进了钢坯低倍检测技术的不断提高与创新,这些创新涉及了众多的领域,包括试样加工方法与检测方法、试样加工装备与检测装备、检测技术与检测理念等。将这些创新简要地梳理和总结为4个新技术(钢坯镜面加工、钢坯夹杂物检测、钢坯显微缺陷检测和钢坯枝晶分析)、2个新装备(重型超精密镜面铣磨一体化数控机床和大型金属缺陷综合检测仪)和1个新突破(金相检测前移到钢坯)。对这些新技术、新装备做了简要介绍,对新技术突破的发展做了简要展望。     

激光-电磁超声技术的检测原理与应用

系统介绍了激光-电磁超声检测技术的检测原理和技术特点。针对连铸钢坯中存在的多种类型缺陷,研究了钢坯表面、近表面和内部缺陷的检测方法。建立了激光-电磁超声检测系统,并对含有尺寸为30mm×0.2mm×0.2mm的表面裂纹、Ф3mm×30mm的近表面横通孔以及Ф3mm×30mm的内部横通孔的人工缺陷试样进行了检测。试验结果表明,该方法适用于钢坯缺陷的检测,且该技术在高温、腐蚀和高速运动等苛刻环境下的金属材料检测方面具有明显的优势和应用前景。     

圆钢表面缺陷视觉检测技术研究现状与展望

随着工业上对原材料质量要求的提高,圆钢表面缺陷检测成了工业生产中必不可少的组成环节。表面缺陷检测技术主要分为传统无损检测方法和机器视觉检测方法两类,机器视觉检测方法由于高实时性和高准确性而使用更加广泛。文章介绍了基于机器视觉的圆钢表面缺陷检测技术特点以及国内外最新研究进展,分析了视觉检测技术工作原理和几个关键问题,指出该领域内同仁应该积极吸收国内外先进技术并推陈出新,共同促进机器视觉检测技术的进步。     

钢坯枝晶腐蚀低倍检验技术的试样制备方法

全新的枝晶腐蚀低倍检验技术对钢坯试样的表面粗糙度和制备效率提出了更高要求。采用砂带机制备钢坯试样，考察使用不同粒数砂带时的精磨加工用时和表面粗糙度的变化规律，以此确定采用砂带磨削制备钢坯试样的最优方法。结果显示，对于表面凹凸不平、条件恶劣的钢坯试样，使用700μm(24目)砂带能够快速去除氧化层，并获得光滑平整待检面，达到与铣床相同的加工效果。使用120μm (120目)砂带开始对表面平整的待检面精磨，前后2次砂带的打磨方向保持垂直。随着砂带粒数减小，待检面粗糙度逐渐减低，在经6.5μm (2 000目)砂带精磨后，横、纵向表面粗糙度均小于0.1μm,满足枝晶腐蚀检测要求。在精磨待检面时，需要在使用起始粒数和低于23μm (600目)砂带打磨更长时间，以保证对待检面的精磨效果。因此，采用砂带磨削能够高效地完成枝晶腐蚀检验的试样制备工作。     

基于机器视觉的压铸模缺陷检测概述

首先介绍了压铸模较为常见的缺陷，即凹陷、型芯塑性变形、磨损、断裂、热疲劳裂纹、粘模和溶蚀缺陷等，其次对机器视觉技术在模具缺陷检测与应用方面进行了介绍，并从定义、结构、用途等方面对机器视觉技术中用于缺陷检测的常用基本算法进行了阐述，最后对基于机器视觉的压铸模缺陷检测与应用研究前景进行了总结与展望。     

高温铸坯表面缺陷在线检测技术开发及应用

随着钢铁行业积极推进智能化,企业已不再满足于传统的高温铸坯冷却后人工表面缺陷抽检方法。为了实现连铸过程中铸坯表面缺陷的无损在线检测和及时的质量判定,本项目在机器视觉无损检测的理论基础上,开发了一种基于CCD及激光扫描相配合的实时检测铸坯缺陷轮廓的方法,应用机器视觉和图形处理方法对连铸坯表面缺陷形态进行了三维数字化重构,并对缺陷进行识别与分类。基于实验室研究和现场应用,结果表明,16台CCD满足高温板坯全幅周向的检测要求,缺陷尺寸检测分辨率达到毫米级,通过数字化、精确化定位缺陷的位置及深度,满足高温铸坯缺陷在线检测与监测,并为铸坯产品质量溯源提供有力的支撑。     

机器视觉与钢板表面缺陷的无损检测

通过分析几种具有代表性的机器视觉检测系统的结构、原理和性能,论述了钢板表面缺陷的在线机器视觉检测技术的特点及现状,探讨了目前研究中的关键技术、难点及其解决方法,指出机器视觉检测技术必将在今后钢板表面质量控制系统的研究中发挥重大作用。     

电渣连铸小方坯内部质量研究

介绍了电渣连铸坯内部质量控制理论，并对在电压60V、电流3400～4200A供电参数下生产的90mm×90mm电渣连铸小方坯进行了低倍、高倍、夹杂物等检验分析。结果表明，合理的供电制度、大的冷却度、稳定的拉速、良好的结晶器表面状况等因素均有利于钢坯获得良好的内部质量。     

基于机器视觉的线缆表面缺陷快速检测算法研究

利用机器视觉技术检测线缆表面缺陷时,检测时间长、漏检率高。为此,提出一种基于机器视觉的线缆表面缺陷快速检测算法。通过引入CV-Kmeans区域分类算法建立自适应滤波窗口改进高斯滤波算法,在此基础上建立自适应模板,然后计算原图像与模板的Pearson(皮尔逊)相关系数快速判断图像是否含有缺陷。对含有缺陷的图像进行模板与原图差分,最后对差分所得到的图像用自适应阈值分割法提取缺陷。实验表明,算法可有效识别缺陷并减少检测时间,漏检率为3.22%,满足线缆生产需求。     

重钢连铸板坯表面缺陷在线检测技术的开发与应用

<正>北京科技大学与重钢联合开发了连铸板坯表面缺陷在线检测技术,该技术可用于在线检测1 000℃以上高温连铸坯的表面缺陷,对于连铸坯表面质量问题的及时反馈具有重要意义,可为高温坯热装热送工艺提供技术保障。其主要内容与创新点如下:(1)采用机器视觉检测技术,研制了国际上首套应用于高温连铸坯的表面缺陷在线检测系统。系统     

基于机器视觉的玻璃加工AOI系统的开发

针对传统玻璃加工生产中人工检测玻璃表面质量效率低的问题,提出采用自动光学检测(AOI)设备进行检测。论述了玻璃精加工AOI系统设计的整体方案、结构组成、控制系统的功能及控制流程,重点分析了基于机器视觉的AOI系统的设计方法和步骤。采用自主研发彩色图像算法系统实现玻璃表面缺陷的检测,准确率高,优于人工检测法,使产品的品质更加稳定可靠,杜绝不良品流入次工序或客户端。该系统能够连续工作,极大地提高了工作效率,减少了企业的用工成本。     

一种基于机器视觉的轮胎模具表面字符检测方法

为了实现轮胎模具表面字符自动化检测,提出一种基于机器视觉的轮胎模具表面字符检测系统。根据轮胎模具的特点,设计了基于机器视觉的自动化检测装置,并对其工作原理进行介绍;设计了相应的图像处理方法,主要包括图像预处理、图像定位及字符检测等步骤。最后通过实验验证了该检测系统的可行性和准确性,并对产生误报的原因进行分析。实验结果表明,该检测系统可在短时间内完成轮胎模具表面字符检测,并具有高准确率和高检测速度。     

基于Qt的钢管壁厚在线检测软件设计

针对目前钢管端面壁厚的测量多采用人工抽检的方式,从而导致测量效率低、精度低、测量数据少的情况,对机器视觉测量技术进行了研究。基于机器视觉,设计钢管壁厚在线检测系统。通过对相机进行标定,获得图像像素值与实际值之间的关系,使用相机采集钢管端面图像,对采集得到的图像进行图像预处理、边缘特征点提取等操作;改进RHT圆检测算法,完成钢管端面圆形轮廓的检测,进而实现对钢管端面壁厚的测量。为了便于操作,基于Qt跨平台开发框架设计了钢管壁厚检测系统人机交互界面软件。结果表明：该系统具有良好的稳定性,检测误差约为0.1 mm,可以高效地完成壁厚检测任务。     

基于机器视觉的单阳极导杆爪头形变在线检测

针对单阳极导杆钢爪工况检测中附着物及弯曲变形这两个难题,提出一种基于机器视觉的单阳极导杆钢爪工况检测方案。该方案使用两个相机从不同的工位进行拍照,然后通过中值滤波和图像分割技术对采集的单阳极导杆钢爪图像进行预处理,最后根据制定的爪头形变超限的图像检测判据来判断待检测钢爪是否满足正常工作的要求。测试结果表明:该方案能够有效地对单阳极导杆钢爪工况进行检测,在保证较高检测精度的同时检测效率也有了较大的提升。     

机械零件表面精整与光饰

机械零件表面精整与光饰加工技术适用范围非常之大,广泛用于机床机械、印刷机械、纺织机械、医疗器械、汽车、摩托车、电子电器、五金工具、仪器仪表、铸造、锻造焊接、冲压、压铸等各种不同材质的中小型异型零件的光整加工.研发生产出效率高、质量好、多工位控制、自动化程度高的新一代光整加工设备,机械零件表面精整与光饰加工技术将会普及到各行各业,产生巨大的经济效益和社会效益.     

基于机器视觉的线缆表面缺陷检测系统设计与算法研究

针对相关行业对线缆表面质量检测的需求和人工检测方法的不足,提出一套基于机器视觉的线缆表面缺陷实时检测系统的设计方案。设计了满足工业生产线条件的视觉硬件设备,用于采集优质的线缆图像。在图像处理算法中,改进行灰度均值法实现了复杂环境下图像线缆区域的提取;改进双边滤波建立背景并与原缺陷图像差分实现了缺陷信息的分割。通过对300张存在小孔、划痕、绝缘皮破损等线缆缺陷图像进行检测试验,结果表明:该算法检测准确率高于96.3%。     

R12m弧形连铸机生产大截面特殊钢圆坯的工艺实践

对兴澄特钢在R12m小弧形连铸机上生产大截面及超大截面特殊钢圆坯的设备技术改造以及相关工艺的改进作了介绍和分析。     

钢轨全万能轧制技术研究与实践

为生产高尺寸精度钢轨,开发了全万能成品孔型。介绍了3种典型全万能成品孔型的结构特征,比较了其优缺点,模拟计算了轧件变形情况,并在生产线上进行了角部开口孔型的轧制试验。结果表明,角部开口孔型钢轨断面尺寸精度高,表面过渡光滑,无棱角;全万能轧制钢轨轨高尺寸精度提高,107 m长度范围内轨高波动可以减小到0.4 mm以下,配合其他措施有望达到0.2 mm以下。同时,其指出全万能成品孔型对设备精度要求高,设备维护是钢轨全万能轧制技术顺利应用的重点。     

胶辊微小齿形几何参数在机视觉检测方法研究

针对胶辊微小齿形几何参数无法在机检测的难题,提出一种胶辊在机视觉检测方法,通过合理的测量装置设计,基于机器视觉检测原理搭建在机检测系统。通过直线往复运动机构、摆臂机构及视觉检测机构相互配合的在机视觉检测装置实现胶辊检测。利用该装置获取胶辊图像,通过视觉处理软件依次对胶辊图像进行图像滤波、形态学分析等图像预处理;采用亚像素边缘检测方法进行螺纹轮廓的精准定位,然后利用Harris角点检测算法提取特征点;最后采用最小二乘法分段拟合方法得到胶辊螺纹轮廓,并计算胶辊螺纹齿形的主要参数,判断胶辊的合格性。实验结果证明:所提胶辊齿形几何参数在机视觉检测方法可以实现胶辊齿形的高效高精度检测。