带钢表面质量检测的新技术

介绍了带钢表面质量检测技术的原理、技术特点和安装要点,并给出了典型测量系统的技术指标.该测量技术的核心实质上是利用计算机技术对照相机所拍摄到的数据进行处理和综合,并利用数据库对经验数据和测量数据进行长期存储和利用.     

冷轧带钢表面质量检测方法的研究

基于不同的钢材表面存在不一样的反射特性,可产生"明场和暗场模式"两种缺陷检测方法,利用这两种方法可检测碳钢及不锈钢的表面二维和三维的缺陷。同时采用在线检测和离线分析功能对历史数据进行统计和分析,最终了解缺陷产生的原因,避免缺陷的继续产生。     

带钢表面质量在线检测系统研究与设计

为了提高现有带钢表面质量检测技术在缺陷检测精度与识别率上存在的问题,设计了基于机器视觉技术的带钢表面质量自动检测系统,从系统整体构成、视觉传感系统、软件开发及检测与分类算法等方面进行了深入地研究,实现了包括图像的采集、传输、缺陷的实时检测和定位,缺陷的分类以及缺陷的存储与报警等功能;实验结果表明,该系统可以对带钢表面常见的边裂、氧化、结疤等几十种不同类型的缺陷进行精确地检测;与现有的缺陷检测技术相比,该系统中设计的算法在检测精度和实时吞吐量上都具有很大优势.     

带钢表面缺陷严重程度的模糊综合评判研究

为解决传统带钢表面缺陷严重程度评价方法实时性差,漏检、误检错误率高的问题,提出了基于模糊综合评判法的带钢表面缺陷严重程度评价方法。在分析出带钢表面的缺陷种类后,运用图像处理方法对带钢表面的缺陷图像进行区域测量,准确计算出缺陷面积、缺陷长度、缺陷周长、缺陷细长比以及缺陷形状因子等参数。应用层次分析法确定各种因素对带钢表面质量影响的权重,运用模糊综合评判方法,合理地评判出缺陷的严重程度。通过应用实例表明了该方法的实用性和有效性。     

基于混合染色体的带钢缺陷图像分类方法研究

为了保证带钢缺陷分类的实时性和准确性,提出了一种基于混合染色体的带钢缺陷图像分类方法。该方法不仅优化了支持向量机SVM中核函数参数、惩罚因子,并且对核函数、输入的特征向量进行了选择。除此之外,该方法融合了遗传算法和SVM,用遗传算法优化影响SVM的核函数参数、惩罚因子、输入特征和核函数;同时,用SVM建立的分类模型的分类准确率限制遗传算法的进化方向,彼此制约和促进,最终确定最优分类模型。实验结果表明,基于混合染色体的带钢缺陷图像分类方法建立的分类模型能实时、准确地对带钢缺陷图像进行分类。     

粗糙集理论的带钢表面缺陷图像的识别与分类

针对带钢表面的划伤、黑斑、翘皮、辊印、褶皱和压印6种典型缺陷,提取样本图像的灰度、纹理和几何形状特征等20维特征向量;给出粗糙集理论的关键技术,基于粗糙集理论构造带钢表面缺陷图像识别的决策表,对决策表进行属性约简,并直接从训练样本图像中导出决策规则;应用所获取的规则对带钢表面缺陷测试样本图像进行分类,并同BP算法进行对比,验证了基于粗糙集理论的分类识别算法的有效性。     

冷轧带钢边部孔洞缺陷的检测方法研究

针对冷轧带钢边部孔洞缺陷信息的提取问题,综合在线检测和离线精确提取缺陷信息两方面进行了方案设计。首先在在线检测模块提出了一种自适应区域生长算法对图像进行分割,该法通过最佳熵法与形态学处理相结合实现种子点的自动选择,以替代传统算法中种子点的人工选取,以区域生长结果中最大连通体的面积判断是否存在缺陷;然后在离线模块,分别用块投影直方图匹配特征与Tamura纹理特征对缺陷图像进行缺陷信息提取,综合两种缺陷提取结果,得到缺陷详细信息。针对多幅图像采用提出的算法进行检测,在线部分具有较高的处理速度和缺陷判别率,离线部分实现了对缺陷图像中孔洞个数、每个孔洞面积及位置的定量估计。     

基于图像处理的带钢表面缺陷检测改进算法的研究

由于在带钢的生产过程中会出现多种表面缺陷,因此本文中研究了一种基于图像处理的带钢表面缺陷检测改进算法对表面缺陷进行有效检测。算法中对边缘检测、图像分块、连通域分析等过程进行了改进,并提出了一种针对带钢图像的图像二值化算法,相较于传统的缺陷检测算法,本文中的检测算法在保证处理速度的同时,可以使处理的图像细节更完整清晰,缺陷定位更准确,且总体的检测正确率在90%以上,为后续缺陷分类提供更加准确的数据支持,可有效解决带钢表面缺陷检测问题,对企业生产过程中的技术改善起到至关重要的作用。     

基于红外成像太阳能板缺陷检测方法研究

设计一种基于红外热像技术进行太阳能光伏板缺陷检测和分类的方法.设计了由黑箱、红外热像仪、模拟光源和图像处理计算机组成的检测系统.根据常见的黑片、断栅、隐裂和碎片4种光伏电池板缺陷特点,通过改进传统Ostu算法来自动识别最优分割阈值的方法再提取红外图像平均灰度值差、复杂度、长宽比和边沿曲率等特征进行缺陷的检测.实验表明,对于含典型缺陷光伏板,系统能够实现光伏板缺陷的检测定位,并对缺陷进行准确分类.     

带钢缺陷定位与多处理器同步控制系统

介绍冷轧带钢生产线上带钢缺陷定位与多处理器同步信号的产生方法,并对测量精度的提高和误差校正提出了较好的改进方案.     

带钢磁悬浮防抖系统的研究

在镀锌生产线中垂直带钢水平晃动会造成镀层不均。基于磁悬浮技术能够实现无接触稳定的特点,研制了用于带钢防抖的磁悬浮系统。分析建立了系统的数学模型,设计了PID控制器。研究设计了包括传感器、控制器、功率放大器的磁悬浮电控系统。在模拟试验台上对系统的性能进行了试验研究。通过试验证明了该磁悬浮系统能够稳定地悬浮带钢,减小带钢在外力扰动下的振幅和回到稳态所需的调节时间,并且在激振试验中成功地使带钢的振幅减小了71.4%。     

高精度超薄金属钢带表面质量在线检测的研究

物体表面质量的检测在工业领域是众多产品重要检测内容.带钢表面的缺陷已经成为影响钢带表面质量和性能的关键因素.其中带钢表面检测较为典型.提高钢带的表面质量,应首先要解决钢带表面缺陷的检测与缺陷识别分类的问题,然后分析使其缺陷的本因,最后根据分析结果及设备的特性提出改善表面质量的解决方案.本文针对某工业带钢生产系统设计了一套基于CCD的带钢表面质量检测装置,结合图像传感器和单片机技术,对图像处理的结果进行质量分析,精确检测带钢厚度及带钢表面是否有擦划伤、压坑、麻点、层间擦伤等.通过钢带表面质量的检测研究,可以获取大量的钢带表面质量的有用信息,利用图像可以对其表面质量进行可视化的分析,便于使用.为进一步实现钢带表面质量实时检测与控制奠定了基础.     

钢球表面质量检测系统的数学模型研究

针对基于图像处理的钢球表面质量检测系统的设计,给出了其相应的数学模型。首先根据钢球的转动规律,以相对运动的观点,给出了观察点在钢球表面相应的运动轨迹。然后,给出了验证观察点在不同时刻观察到的图像能否将整个钢球表面覆盖的理论依据。     

基于人工免疫系统的带钢表面缺陷检测技术

针对传统的图像检测算法对具有噪声以及光照不足或不均匀的带钢表面图像检测时效果不理想的问题,提出了基于人工免疫系统的带钢表面缺陷检测技术。根据检测器和抗原之间的论域空间包含关系,以及自体在论域空间中的位置信息,引进了分块空间的方式,提出了检测器分块的生成算法,对缺陷图像表面灰度信息进行三维恢复,获得带钢表面缺陷的高度信息,实现其三维质量检测。实验表明,该方法无论是在对比度低、光照不均还是有噪声干扰的情况下相对于传统的图像检测算法具有较好的处理效果。     

冷轧带钢表面缺陷在线检测软件体系结构设计

为解决带钢表面缺陷在线检测系统的信息支持和后续处理的问题,遵循软件工程的设计思想,提出了一套完整的冷轧带钢表面缺陷在线检测系统的软件体系结构设计方案,建立了系统的层次结构模型、功能结构模型及其后台数据库,通过可视化程序设计和关系数据库实现了检测软件的系统功能.该系统不仅能够识别分类各种缺陷,而且可通过数据库保存各类数据信息,便于对各类信息数据进行查询和管理,并解决了系统算法更新的问题.该体系结构的设计为在线检测缺陷分类识别的进一步研究奠定了基础,具有一定的实用价值.