基于图像识别的镀锌带钢表面缺陷检测系统

摘要

随着现代工业化技术水平的不断发展，生产高质量、高附加值的工业产品必然对冷轧带钢的质量要求也越来越高，要求其化学成分均匀、机械性能一致、尺寸公差小、表面质量好等。同时近年来钢铁原材料涨价，产能过剩、行业各种重组等导致钢铁市场竞争更加激烈。各钢铁行业不同程度上都在从钢铁生产技术上找突破口，以求降低生产成本获取发展空间。冷轧镀锌带钢表面质量的好坏作为衡量镀锌带钢的一项重要指标，近年来已备受钢铁企业关注。 冷轧镀锌带钢生产工艺复杂，影响其表面质量的因素众多，而如何及时检测出表面缺陷是关键。本文以鞍钢冷轧带钢表面质量控制研发课题为依托，在对国内外带钢表面检测理论研究现状及成果分析的基础上，结合镀锌生产现场实际情况，研究实现了一套基于图像识别的冷轧镀锌带钢表面缺陷检测系统。 本文主要研究内容： （1）在分析冷轧镀锌带钢生产工艺特点的基础上，结合基于图像识别的缺陷检测系统的要求，从硬件系统设计（核心设备选型和现场部署方案确定）、系统通讯设计、软件系统设计三个方面分别进行设计，形成系统的总体实现方案。 （2）对系统实现过程中带钢表面图像采集方法进行研究。利用CCD相机(Charge Coupled Device Camara)连续采集生产过程中的带钢图像，同时着重研究了采集相机变频触发，采集图像的切边、拼接及压缩存储方法。 （3）研究了采集图像预处理方法，包括图像滤波、图像特征提取、图像光照补偿等方法。同时针对预处理后的图像进行深度图像识别，初步判定疑似表面缺陷，然后再逐个排查进而对缺陷进行确认，存储缺陷图像，预报给生产操作工，最后经确认后更新基准缺陷图像库。在带钢缺陷识别后，根据一级生产线自动化系统PLC（Programmable Logic Controller）中带钢跟踪与同步信号得到缺陷位置信息。 （4）利用VS2010集成开发平台，在C++编程环境下配合OpenCV（开源的计算机视觉库），进行带钢表面图像采集、图像识别、缺陷检测软件功能开发，最终系统交付现场使用。并就系统在线运行情况及自主设计实现本套镀锌带钢表面缺陷检测系统的优点进行说明。

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