基于机器视觉的钢管表面缺陷检测方法

　　钢管作为原材料，广泛应用于如石油、化工、电力、船舶、汽车等行业。近年来，经济全球化发展使企业对产品质量提出更高要求，钢管表面存在缺陷会严重影响其使用寿命，同时在设备某些重要位，使用劣质钢管会存在安全隐患，严重威胁人员生命，对企业造成产财产损失。因此，为了控制钢管质量，相关企业会对其进行质量检测，但检测措施通常由人工实现，无法实现快速、精准检测缺陷。0gE机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_

　　在钢管生产的过程中，由于原材料、轧制设备和加工工艺等多方面的原因，将导致其表面出现划痕、 辊痕、氧化铁皮、表面夹杂、孔洞、裂纹、麻面等不同类型的缺陷。这些缺陷不仅严重影响产品的外观，还降低了产品的抗腐蚀性、耐磨性和疲劳强度等性能，给企业的发展带来不良影响，同时也增添以钢管为原材料的下游产品使用过程中的安全隐患。表面缺陷区域具有应力集中、受力薄弱的特点，同时性能突变、疲劳损伤和锈蚀往往集中在此区域， 使得钢管在复杂恶劣环境下的工作性能大大降低。通过对钢管表面存在的缺陷区域进行检测，及时发现缺陷，为生产工艺的调整、设备状态改进提供依据具有重要意义。0gE机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_

　　目前，钢管的表面缺陷的检测大多通过人工方式实现，人工方式依赖于现场经验且效率低，受现场环境的影响，劳动强度大，易产生漏检和误检现象，不能全面反应钢管表面的质量，检测实时性差，检测种类少，检测效率低，缺乏对产品的表面质量的综合评估。随着计算机水平的发展和人工智能领域的兴起，机器视觉技术得到广泛的应用，采用机器视觉方法能有效弥补人工检测不足，且检测精度高、能进一步为智能制造提供数据平台。0gE机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_