基于机器视觉的钢管高速表检方法与系统

摘要

钢管作为油气输送管道的重要材料,其表面质量极其重要,而钢管的表面质量通常采用人工表检实现。随着生产节拍加快、产品质量提升和人力资源短缺,有必要研究高效自动化检测方法。为此,提出了一种基于机器视觉的钢管高速表检方法与系统。基于钢管的螺旋运动,开发了多个相机单侧布置的表面全覆盖成像技术;为了适应不同规格钢管,设计了相机自动对焦的调节装置和漫散光照明的灯箱照明系统,实现了清晰的图像采集;设计了矩形滤波模型的频域滤波器,保留了图像中更多的缺陷特征信息。研究结果表明,与目前常用的边缘检测及阈值分割方法相比,基于机器视觉的钢管高速表检方法效果更显著。该系统能够对钢管表面缺陷进行有效检测,提升了钢管表检的速度和准确性,可以替代传统的人工目视检测方法。