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2022-07-30 11:06:08
钢板表面缺陷检测技术始于20世纪50年代，从人工检测到现在的机器视觉检测，共经历60多年的发展，按时间的先后顺序大致可以分为非自动化检测、自动化检测和机器视觉检测共三个阶段。
非自动化检测阶段，主要依靠人工目视法和频闪检测法。这两种方法的检测率较低、实时性较差，远不能满足生产线高速的生产节奏，而且缺乏科学性和规范性，致使传统的非自动化检测方法无法适应现代化工业生产的需要。
中厚板钢板是钢铁工业的重要产品之一，主要用于航空航天、桥梁建造、汽车制造以及国防装备等领域。在轧制过程中，与冷轧薄板相比，中厚板需要采用热轧工艺，为了改进现场人工检测方法存在的漏检率高、钢板质量依赖于质检员经验等问题。
一套基于机器视觉技术的钢板表面缺陷检测系统，该系统包含三大模块：
(1)用于高速采集上下表面图片的光学设备，同时包含对灰尘铁屑等的自动清扫装置;
(2)机器视觉算法后台：利用深度卷积神经网络自动提取图像中各目标区域的特征，然后对各目标区域进行分类验证，以检测该区域是否包含某类缺陷的特征;
(3)系统管理及展示平台：钢板实时检测情况展示并对记录的缺陷图片以及对应钢板位置进行管理。
应用深度学习中的深层卷积神经网络和大数据统计技术对缺陷进行检测识别。针对热轧钢板表面状况复杂的特点，采用形态滤波与神经网络等方法开发了热轧钢板表面缺陷的检测与识别算法，解决了水、氧化铁皮与光照不均现象引起的“误识”问题，大幅提高钢板表面缺陷识别检出率和检测准确率，达到国际先进指标。
对接现场MES系统，向用户展示拼接后的钢板表面的图片以及缺陷情况，同时，展示系统与现场板号跟踪系统对接，根据每块钢板的钢板号对其缺陷情况进行记录，最终向用户反馈对应板号的钢板缺陷情况，并进行现场缺陷报警警示。
