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鋼管表面缺陷檢測系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用設(shè)計

新機(jī)器視覺 ? 來源:矩視智能 ? 作者:矩視智能 ? 2022-11-24 14:48 ? 次閱讀
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鋼管作為原材料,廣泛應(yīng)用于如石油、化工、電力、船舶、汽車等行業(yè)。近年來,經(jīng)濟(jì)全球化發(fā)展使企業(yè)對產(chǎn)品質(zhì)量提出更高要求,鋼管表面存在缺陷會嚴(yán)重影響其使用壽命,同時在設(shè)備某些重要位,使用劣質(zhì)鋼管會存在安全隱患,嚴(yán)重威脅人員生命,對企業(yè)造成產(chǎn)財產(chǎn)損失。

因此,為了控制鋼管質(zhì)量,相關(guān)企業(yè)會對其進(jìn)行質(zhì)量檢測,但檢測措施通常由人工實現(xiàn),無法實現(xiàn)快速、精準(zhǔn)檢測缺陷。 在鋼管生產(chǎn)的過程中,由于原材料、軋制設(shè)備和加工工藝等多方面的原因,將導(dǎo)致其表面出現(xiàn)劃痕、 輥痕、氧化鐵皮、表面夾雜、孔洞、裂紋、麻面等不同類型的缺陷。這些缺陷不僅嚴(yán)重影響產(chǎn)品的外觀,還降低了產(chǎn)品的抗腐蝕性、耐磨性和疲勞強(qiáng)度等性能,給企業(yè)的發(fā)展帶來不良影響,同時也增添以鋼管為原材料的下游產(chǎn)品使用過程中的安全隱患。 表面缺陷區(qū)域具有應(yīng)力集中、受力薄弱的特點,同時性能突變、疲勞損傷和銹蝕往往集中在此區(qū)域, 使得鋼管在復(fù)雜惡劣環(huán)境下的工作性能大大降低。通過對鋼管表面存在的缺陷區(qū)域進(jìn)行檢測,及時發(fā)現(xiàn)缺陷,為生產(chǎn)工藝的調(diào)整、設(shè)備狀態(tài)改進(jìn)提供依據(jù)具有重要意義。 目前,鋼管的表面缺陷的檢測大多通過人工方式實現(xiàn),人工方式依賴于現(xiàn)場經(jīng)驗且效率低,受現(xiàn)場環(huán)境的影響,勞動強(qiáng)度大,易產(chǎn)生漏檢和誤檢現(xiàn)象,不能全面反應(yīng)鋼管表面的質(zhì)量,檢測實時性差,檢測種類少,檢測效率低,缺乏對產(chǎn)品的表面質(zhì)量的綜合評估。隨著計算機(jī)水平的發(fā)展和人工智能領(lǐng)域的興起,機(jī)器視覺技術(shù)得到廣泛的應(yīng)用,采用機(jī)器視覺方法能有效彌補(bǔ)人工檢測不足,且檢測精度高、能進(jìn)一步為智能制造提供數(shù)據(jù)平臺。

01、鋼管表面缺陷檢測特點

國內(nèi)外利用機(jī)器視覺方法檢測冶金產(chǎn)品的對象主要為板材、帶鋼、鋼條等,這些產(chǎn)品表面較平整、粗糙度低、材料反射率一致,只要保證入射光照角度合理,強(qiáng)度分布均勻,無論使用面陣或線陣相機(jī)均能獲取較為理想的被檢測材料表面缺陷圖像,這也有效降低了后續(xù)圖像處理算法的復(fù)雜程度; 如圖平面材料表面缺陷檢測的光照分布示意圖,通常采用單個或多個面陣相機(jī)即可獲得理想的光照結(jié)果;而采用線陣光源則更容易實現(xiàn),因為被照射區(qū)域各點到達(dá)光源中心的距離是相等的。

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平面材料表面缺陷檢測的光照分布示意圖 對于鋼管而言,因其幾何結(jié)構(gòu)特點,當(dāng)采用面陣光源時,弧形外表面使得光源中心與被照射區(qū)域各處之間距離相差過大,如圖所示,與光源最短距離位置處表現(xiàn)為較高亮度,而在最短距離位置兩測,光照亮度分布減弱,圖像成像結(jié)果也表現(xiàn)類似特點,中間區(qū)域像素灰度分布較高而兩側(cè)區(qū)域像素灰度值較小。

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面陣光源光照分布(正視圖) 另一情況如圖所示,采用線陣相機(jī)和線陣光源實現(xiàn)鋼管表面缺陷動態(tài)檢測時,因振動、裝配誤差等因素,線陣光源中心線與線陣相機(jī)視野長度方向并非位于同一直線,相機(jī)視野方向通常與鋼管回轉(zhuǎn)中心所在直線一致;這種情況會降低照射區(qū)域與視野區(qū)域重合性,導(dǎo)致成像結(jié)果光照不均現(xiàn)象嚴(yán)重,進(jìn)一步增加圖像處理的困難度。

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線陣光源光照分布(俯視圖)

02、關(guān)鍵技術(shù)難點

鋼管因其幾何結(jié)構(gòu)特點,易產(chǎn)生光照不均現(xiàn)象;為實現(xiàn)鋼管圓弧表面動態(tài)實時檢測,必然影響光源光照區(qū)域與相機(jī)視野的重合性,易造成光照分布不均,這種現(xiàn)象會覆蓋掉缺陷區(qū)域的特征。當(dāng)圖像獲取不理想時,會增加圖像處理的難度。盡管相關(guān)學(xué)者在機(jī)器視覺檢測領(lǐng)域已經(jīng)作了很多工作,但國內(nèi)對鋼管的表面缺陷檢測的研究較少,主要存在如下難點:(1)熱軋無縫鋼管與熱軋帶鋼、重軌等類似,表面覆蓋大量氧化鐵皮,會導(dǎo)致各類偽缺陷的產(chǎn)生;(2)鋼管弧形外表面易產(chǎn)生光照不均現(xiàn)象;(3)因光照不均的影響,缺陷灰度差異較大,使得漏檢嚴(yán)重;(4)受彎曲度、不圓度和表面凸起缺陷的影響,鋼管在檢測過程中產(chǎn)生振動,使得圖像采集存在誤差,特征不明顯;(5)實現(xiàn)動態(tài)檢測時,光源照射區(qū)域與相機(jī)視野區(qū)域重合性會降低,進(jìn)而造成光照分布不均。

03、成像光路設(shè)計

照明系統(tǒng)包括照明方式選擇,相機(jī)與光源的位置關(guān)系確定。 鋼管表面的照明方式可分為明場照明和暗場照明,本文選擇明場照明方式,該方式有益于鋼管表面缺陷和背景形成高對比度。由于采用單個線陣相機(jī)和線光源,其有效工作區(qū)為窄條,與其它冶金產(chǎn)品表面不同的是,熱軋無縫鋼管在成型過程中,因其工序工藝的特點,表面未經(jīng)拋光處理,光照反射類型以漫反射為主。圖為明場照明光路結(jié)構(gòu)圖。

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根據(jù)圖像采集原理,需要確定線陣相機(jī)、線光源等的位置,這有益于后續(xù)硬件選型中參數(shù)的確定。 為保證視野區(qū)域能夠?qū)⒉煌L度的鋼管表面覆蓋,在光路設(shè)計中,使視野幅寬大于鋼管長度。

04、硬件參數(shù)設(shè)計

(1)相機(jī)線陣相機(jī)分為主要分為 CCD和CMOS兩種類型。 由于工作原理,CCD 的表面上會因靜電場存在導(dǎo)致表面吸吸附較多灰塵,這在實際工業(yè)檢查中受到限制,而 CMOS 芯片內(nèi)部集成性較高,對硬件設(shè)計的優(yōu)化具有促進(jìn)作用,具有圖像捕捉靈活、靈敏度高、動態(tài)范圍寬、分辨率高、低功耗及優(yōu)良的系統(tǒng)集成等優(yōu)點,同時在價格方面比 CCD 傳感器更實惠。 基于圖像采集方案, 設(shè)計檢測精度要求為 0.5mm , 即能夠檢出最小缺陷尺寸為0.5mm*0.5mm, 視野幅寬H=300mm , 相機(jī)分辨率不能低于以下值:

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(2)鏡頭鏡頭與檢測對象距離最近,其作用是將檢測對象聚焦在相機(jī)光敏元件上,通常需要考慮鏡頭的相關(guān)參數(shù),保證與相機(jī)的合理搭配,提高成像質(zhì)量。鏡頭選型包括焦距、成像靶面尺寸等參數(shù)確定。 焦距為鏡頭重要參數(shù),需由物距等因素確定,由成像原理可知焦距計算如下: 8bfaf8be-6b17-11ed-8abf-dac502259ad0.png 式中,s 為光敏芯片長度;H 是視野幅寬,即相機(jī)能拍攝到的視野范圍;d 為物距。(3) 光源光源的合理選擇能夠?qū)Τ上裣到y(tǒng)起到增益效果,例如提高對比度,降低無關(guān)信息對成像的干擾。根據(jù)鋼管表面圖像采集原理,需選擇線陣光源實現(xiàn)照明,這樣可保證在視野范圍內(nèi),光照強(qiáng)度集中且均勻。 由于 LED 光源具有高效率、 低耗電量、 長壽命、 安全性高和可控性好等特點,本文以 LED 光源實現(xiàn)照明。

05、缺陷檢測

鋼管表面缺陷為凹坑、劃傷、翹皮及輥痕4 種缺陷,圖 (a)為凹坑缺陷, 其特征為點狀或塊狀凹陷,因氧化皮或異物未清除在軋制過程中嵌入鋼管表面再脫落形成;圖 (b)為翹皮缺陷,為附著在鋼管外表面的金屬層,在穿管深加工工序中,聚集夾雜物因管壁變薄而外漏,裂紋形成并延伸使表皮外翹;

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圖 (c)為劃傷缺陷,鋼管表面被外金屬或硬物劃削所致,通常呈細(xì)長尖銳溝紋或較淺凹坑;圖 (d)為輥痕缺陷,該缺陷是由于軋輥調(diào)整不當(dāng)或表面損壞所造成, 呈周期性或連續(xù)性分布。

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在提取鋼管表面缺陷特征之前,需要確定那些特征是有效的,對于凹坑、翹皮、劃傷和輥痕,需要選擇具有良好區(qū)分度的特征構(gòu)成特征向量;特征向量是缺陷特征數(shù)值化表征方式,特征提取通常遵循如下原則:1)圖像中特征應(yīng)該容易獲取;2)所選擇特征在數(shù)值上不受噪聲和無關(guān)因素干擾;3)同種缺陷的特征具有緊致性, 不同種缺陷特征具有良好的區(qū)分度。 鋼管表面缺陷分布和大小不具規(guī)律性,且形態(tài)復(fù)雜,因此需要選擇能夠準(zhǔn)確描述缺陷的特征。 機(jī)器視覺技術(shù)將CCD相機(jī)拍攝到的目標(biāo)圖像實時轉(zhuǎn)換成圖像信號,然后將圖像信號輸入進(jìn)嵌入式視覺圖像處理系統(tǒng)。 根據(jù)圖像飽和度、像素分布、目標(biāo)圖像邊沿、亮度等信息轉(zhuǎn)換成計算機(jī)識別的數(shù)字信號,利用先進(jìn)的算法對圖像進(jìn)行特征識別,將特征識別出來的結(jié)果進(jìn)行評價,輸出最終的缺陷結(jié)果,包括缺陷、尺寸、角度、個數(shù)、合格與不合格、有無等,實現(xiàn)自動識別功能。

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總而言之,鋼管缺陷檢測系統(tǒng)采用的機(jī)器視覺自動識別的要求,必須解決以下主要問題:1.必須能在線檢測鋼管表面的瑕疵,如劃痕、刮傷、孔洞、結(jié)疤、墊坑等表面異常。 2.能應(yīng)對因鋼管寬度、長度變化、以及鋼管在移動過程中產(chǎn)生的扭曲或傾斜、表面有油污或水滴所造成的干擾。 3.瑕疵檢測具備自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)功能適合于不同寬度、不同顏色、不同速度的要求,還必須應(yīng)用模式識別、自動暴光、防抖動、瑕疵報警等功能,瑕疵檢測和瑕疵報警是動態(tài)實時的。 4.必須具備精度高、故障點少等特點,需用工業(yè)級數(shù)字?jǐn)z像機(jī)和工業(yè)級PC機(jī)相結(jié)合來完成系統(tǒng)任務(wù)。

審核編輯:郭婷

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原文標(biāo)題:基于機(jī)器視覺的鋼管表面缺陷檢測方法

文章出處:【微信號:vision263com,微信公眾號:新機(jī)器視覺】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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