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机器视觉应用检测之带钢表面缺陷检测
随着生产力的发展和人们生活水平的不断提高，对产品的质量提出了更高的要求。作为钢铁类的主要产品之一的带钢已经成为机械制造、汽车生产、化工、造船、航空航天等工业不可缺少的必需品。但是在生产过程中，由于原材料、连铸钢培、轧制设备和加工工艺等原因以及噪声、高压环境的影响，使其表面不可避免的会出现裂痕、结疤、夹杂、裂纹、擦伤等不同类型的缺陷，这严重影响了产品的外观、抗疲劳强度、抗腐蚀性和耐磨性等性能。如果存在缺陷的带钢不能再出厂以前被检测出来，而是在用户使用中被发现，这样不仅对企业造成严重的经济损失，而且会影响企业的信誉，降低产品的市场形象。因此，必须加强对带钢表面缺陷的检测盒控制，这对于剔除废品、减少原料浪费、提高成材率、改善工人劳动环境、提高企业效率等都具有重要意义。
目前，国内各大钢铁厂对带钢表面检测的方法大多是采用人工目视抽检，该方法是凭借人的肉眼对缺陷进行分辨。这种方法有以下缺点：
1.抽检率低，实时性差。随着联系在线生产速度的提高和检测时间的缩短，导致劳动强度不断增大，是的人眼很容易疲劳，根本无法 捕捉一些细小的缺陷，增大了误检率，不能满足现代在线连续生产的需求。
2.检测环境恶劣。带钢的生产环境一般都是高温、高压、充满噪声和粉尘，人长期在这种环境下对身心伤害很大。
3.检测的评判标准不一样。人工抽检法主要依靠人员的主观性判断，因为人的经验和能力不可能完全相同，所以检测时的评判标准就有可能不同，从而检测出的缺陷的可信度不高。
综上所述，传统的人工检测已经不能满足现代在线高速的生产需要迫切的希望新的检测技术来取代它。机器视觉系统凭借它精度高、非接触性、速度快、生产效率高、抗干扰能力强等优点成功的博得了很多厂商的眼球，现在已经广泛的应用与带钢检测中。
该技术检测系统是利用CCD工业相机扫描带钢表面得到图像，然后将其转化为图像信号输入到计算机中，计算机系统再对图像进行图像滤波、目标检测、缺陷分割、特征参数提取等处理方法，后应用分类器实现缺陷图像的识别和分类。目前机器视觉检测系统已经有很多成果。
相关信息来源：www.szgrd.com
