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。     

基于线型激光的钢板表面缺陷三维检测技术

提出将线型激光束垂直投射到钢板表面,通过面阵CCD摄像机采集激光线在钢板表面的图像来计算表面缺陷深度的三维检测方法.利用中点法对激光图像进行细化,并根据稳定点判别依据提取激光线形.采用分区标定方法对摄像机进行标定,由空间还原思想恢复激光线形的空间坐标.根据扫描投影的方法选择理想表面方向作为缺陷深度计算的基准,实现对缺陷深度信息的定量计算.通过对缺陷样品验证的结果表明,采用该方法得到的计算值与实际值非常接近.     

基于机器视觉技术的钢板表面质量检测系统分析

介绍了自主研发的可应用于冷轧钢板生产线上的基于机器视觉的钢板表面质量检测系统的硬件构成,包括高速线阵CCD相机选择,光源设计,系统照明方式设计,嵌入式图像处理系统设计以及如何基于千兆以太网实现高速线阵CCD相机的图像实时采集与传输.实验验证通过千兆以太网对采集的图像进行实时传输,该系统易于升级,可扩展到其他相关领域.     

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。     

基于数学形态学的带钢表面缺陷检测研究

阐述了数学形态学的原理和方法,研究了数学形态学在带钢表面缺陷图像滤波和边缘检测中的应用,通过与传统滤波方法和边缘检测方法的对比,表明基于多结构元素的数学形态学方法不仅能有效滤除噪声、检测弱小目标在内的图像的边缘,而且还具有较强的抗噪性能。     

韶钢3450mm中厚板生产线钢板表面带状条纹缺陷的分析与对策

针对韶钢3 450 mm中厚板生产线钢板表面出现的带状条纹缺陷,重点从高压水除鳞系统设备影响除鳞效果的各种因素考虑,对除鳞设备的系统压力、控制、喷嘴安装和型号等方面进行分析,查找出影响打击力的不利因素,并制定了相应解决方案,从而取得理想的除鳞效果。     

钢中非金属夹杂缺陷的红外热波无损检测

建立了钢中非金属夹杂缺陷热波散射的理论模型,基于非傅里叶热传导理论和虚拟镜像法,对含非金属夹杂缺陷的钢中热波散射场进行分析与计算,得到方程的一般解,通过数值计算,给出了不同类型非金属夹杂缺陷的几何参数和物性参数条件下钢的表面温度分布。研究结果表明:非金属夹杂缺陷改变了热波在钢中的传播特性,导致钢表面温度分布呈现双峰形式;同时,非金属夹杂缺陷的几何参数和物性参数也会影响钢的表面温度分布,从而影响热波的传播特性。     

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。     

基于STCS-YOLO的带钢表面缺陷检测算法

带钢表面缺陷检测技术是高质量带钢产品生产的重要技术之一。针对以往带钢表面缺陷检测中存在漏检、定位不准、小尺度缺陷目标检测能力较差的问题,提出了一种改进YOLOv5的带钢表面缺陷检测算法(STCS-YOLO)。首先,在特征融合网络的输出部分采用Swin Transformer模块与原有C3模块相融合,增强对全局特征信息的交互与复用,显著提高了对小尺度缺陷目标的检测能力;其次,采用一种轻量级上采样算子CARAFE来替换传统上采样操作,以更好地恢复缺陷信息,提高对带钢表面缺陷的识别精度;最后,在特征提取网络中嵌入3-D权值注意力机制SimAM,以加强对前景特征信息的关注能力,提高对缺陷目标的强辨识能力。试验结果表明,所提算法在NEU-DET数据集上均值平均精度P_mA达到了79.7%,比原网络提高了3.9个百分点,并且在模型权重与计算复杂度几乎不变的情况下,单帧检测时间达到了10.9 ms,基本能够满足带钢表面缺陷准确、快速的检测需求。本研究提出的带钢表面缺陷检测算法为生产整洁、无瑕的高质量带钢产品奠定了技术基础。     

基于纹理描述的花纹板缺陷检测

提出一种基于保相位变换(PHOT)的纹理抑制方法对花纹板表面进行处理,抑制规律纹理,突出非规律纹理即缺陷区域.首先对花纹板图像进行预处理,主要包括降采样、亮度补偿及水痕标记,对预处理后的图像进行FFT变换,幅度均一化及FFT反变换,得到仅保留相位信息的频域图像.对得到频域图像求梯度以放大缺陷和正常区域的差异,并采用马氏距离对梯度图进行二值化操作.最后对二值化图像进行包括缺陷重构和去水痕在内的后处理操作,从而实现花纹板表面缺陷检测.经测试,该算法对花纹板表面存在的花纹残缺、花纹错乱、翘皮和油斑四种缺陷都有较好的检出效果.     

热矫直机上辊面缺陷成因及改进

热轧厚板经热矫直工序后钢板上表面产生压痕缺陷,从压痕的形貌特征分析,缺陷是由热矫直机上工作辊辊面缺陷所致,经查上辊面确实存在缺陷.针对热矫直机上工作辊表面缺陷的产生,在对与工作辊相关的支承辊、矫直机上框架的工况进行检测基础上,分析并得出了上辊面缺陷的成因是上框架的不平和支承辊辊形不良,研究了消除缺陷的对策与措施,并通过对上框架水平度的调整,以及支承辊辊形的优化,解决了上辊面缺陷问题.     

厚规格Q460D钢板表面缺陷形成原因的分析

通过金相显微镜和扫描电镜等分析手段,对新钢厚规格Q460D钢板的表面微裂纹和边裂进行分析,确定连铸过程中保护渣卷入钢坯表皮下是边裂产生的主要原因,晶界处Cu是产生表面网状微裂纹的主要原因.     

基于独立成分分析的冷轧带钢表面缺陷识别

为了提高冷轧带钢表面缺陷识别率,提出基于独立成分分析（ICA）的缺陷图像特征提取方法。通过ICA建立缺陷图像的统计生成模型,从缺陷库中自适应地估计ICA基向量,将缺陷图像向基向量张成的空间投影,从而将图像变换到ICA域,图像在ICA域内的表示即为相应的特征向量。这种特征元素之间统计独立,是图像的稀疏编码。试验表明,本方...     

基于Adaboost改进算法的铸坯表面缺陷检测方法

 针对钢铁铸坯表面检测及缺陷识别问题,从图像处理及机器学习角度,提出一种基于Adaboost算法的进行钢铁铸坯表面缺陷检测,并结合Gabor小波和Canny边缘检测进行处理,排除伪缺陷的新方法。大量试验表明：该方法能够较好地检出具有缺陷的钢铁铸坯,且具有准确率高、速度快、易实施等优点。     

岩石CT断层序列图像裂纹三维重建及其损伤特性的研究

以岩石的CT图像为研究对象,充分利用CT扫描图像资料中的信息,提出了一种CT图像分析方法。利用数字图像增强技术实现CT图像增强,并根据数字图像进行了对比度调整,然后根据数字图像分割技术提取岩石中的空隙和裂隙。在此基础上,利用Marching Cube算法进行连续CT断层图像的三维重建,实现了岩石加载试验中不同阶段的裂纹分布的可视化。此方法不仅可以直观地观察到岩石的损伤演变情况,而且准确地描述了岩石材料内部介质的空间分布,同时结合损伤理论定义了以损伤体积作为损伤因子的损伤变量,得到损伤变量与偏应力间的关系曲线,合理地反映出岩石在损伤偏应力作用下的损伤演化特性。     

Surface Detection of Continuous Casting Slabs Based on Curvelet Transform and Kernel Locality Preserving Projections

 Longitudinal cracks are common defects of continuous casting slabs and may lead to serious quality accidents. Image capturing and recognition of hot slabs is an effective way for on-line detection of cracks, and recognition of cracks is essential because the surface of hot slabs is very complicated. In order to detect the surface longitudinal cracks of the slabs, a new feature extraction method based on Curvelet transform and kernel locality preserving projections (KLPP) is proposed. First, sample images are decomposed into three levels by Curvelet transform. Second, Fourier transform is applied to all sub-band images and the Fourier amplitude spectrum of each sub-band is computed to get features with translational invariance. Third, five kinds of statistical features of the Fourier amplitude spectrum are computed and combined in different forms. Then, KLPP is employed for dimensionality reduction of the obtained 62 types of high-dimensional combined features. Finally, a support vector machine (SVM) is used for sample set classification. Experiments with samples from a real production line of continuous casting slabs show that the algorithm is effective to detect longitudinal cracks, and the classification rate is 91. 89%.     

基于三维地震探测的海底矿区地质结构分析

三山岛金矿新立矿区是我国唯一一座海底金属矿山,其对开采技术要求较高,大规模海底开采过程中潜存的安全问题是矿山需解决的首要问题。其中,海底第四系底部黏土隔水层和F1断层泥是阻水的关键部位,这2处隔水层破坏后有可能会造成海水溃入,因此需要探明矿区上覆岩层的地质结构,尤其是黏土隔水层分布情况。经过探索形成了高精度三维地震勘探技术,包括灵活的采集几何,低噪声接收器条件和定量控制等,并在开展新立矿区海底地震勘探中取得了很好的效果。研究表明：在矿区地质勘查中,三维地震勘探方法可在较大深度范围内精细探测浅层与深部的地质结构形态,是一种有效且实用的技术方法;第四系在探测区稳定分布,埋深在8～39 m之间,主要表现为西部和北部偏薄,南东方向地层逐渐变深,其中第四系底部的黏土隔水层厚度变化范围为1～11 m,分布趋势与第四系基本一致,但在F1断裂附近明显变薄,厚度为2.5～5.0 m,并向北西方向逐渐变薄,隔水稳定性变差,对矿床开采具有一定的风险;下覆基岩强、中、弱3层风化带总的厚度变化范围为3～35 m,在F1断裂附近风化带明显变厚,厚度为20～35 m,是矿区主要的透水结构。高精度三维地震技术首次应用于新立矿区的地质结构探测中,为三山岛金矿海底矿区的安全开采设计提供了数据支持。