- 05/15
- 2019
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Vision小助手
(CMVU)
随着我国铝加工技术的飞速发展,高附加值的阳极氧化料、CTP 板基、易拉罐体用铝、汽车板已跃居成为各铝板带加工厂的主导产品。而依靠人眼进行表面质量的检查方式早已无法满足高速生产的实时监控、在线预警、缺陷分析、成品分级的新形式需求。为此,必须引入机器视觉系统进行表面质量的实时、准确监控,确保高精铝板带的质量检测能力。
铝板表面缺陷检测系统分为硬件结构和软件系统两大部分。
铝板带表面缺陷在线检测系统
硬件结构包含提供高强度照明光源、CCD 相机、图像采集及处理系统、数据接口系统、系统服务器、数据服务器及磁盘阵列。
软件系统在 windows 架构下,由具备强大影像功能的系列软件组成。包含系统运行监控模块、质量缺陷采集模块、图像质量二次处理模块、系统实时显示模块、报告 与判级模块。
照明光源选择
高强度照明光源是整个表面检测系统的重要组成部分。光源的强度解决了现场恶劣环境及铝板表面粗糙度引起的漫发射给CCD 相机造成的信号采集困难。在热轧机上宜使用穿透力强的卤素灯光源,而在精整机上则使用均匀散射光的LED光源。
相机的选择
相机采用加拿大dalsa高速CCD线扫描相机。该相机采用行扫描技术,对铝板带表面进行连续的线扫描,每秒最多可以完成 2 万行的信号跟踪。准确分辨率高达(0.2*0.2)mm。
CCD线扫描相机对铝板材表面图像进行完整采集,保证了表面检测系统对表面缺陷,特别是低对比度缺陷的完全准确收集。现场试验结果表明,当轧制速度在500米/分以上的条件下,光源的光强需≥35mcd。
图像预处理
经编码器同步传递后的 CCD 信号,先通过加速卡进行信号预处理,进一步增强信号,进而连续组成图像。预处理包括:利用傅利叶分析,对信号降噪, 将图像进行亮度、对比度的调整,边缘锐化和平滑滤波。亮度与对比度调整,增强了图像特征值,易于识别。边缘锐化将使图像边界由模糊变得清晰,易于缺陷尺寸、形貌的界定。平滑滤 波采用中值滤波方法,可以很好地抑制干扰脉冲和点状噪声,同时又能较好的保持边缘信息。
图像灰度分析
理论上,当铝板带表面无缺陷时,图像灰度呈现连续等值分布。实际采集中,图像灰度是 在一定范围内进行波动。当灰度值超出范围,图像将被判定为缺陷。当然,评价一个信号的灰 度是否是缺陷还不是那么简单,还要根据一系列特征值,如亮度、对比度、发生频率等综合考 虑后,才能做出最终判定。
缺陷的识别
灰度分析完成,信号将被交给自动识别系统。自动识别系统配备了根据铝板表面常见缺陷而设定的每一个已定义缺陷种类的预期特征值范围。在检测期间,识别系统比较信号特征与已定义缺陷种类的匹配程度,一经确认,即触发显示。
缺陷的处理
发现缺陷可进行同步打标处理,可对整卷铝板的表面质量进行等级判别,获取整卷铝板表面质量的完整数据。
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