轧辊在板带钢生产中对产品质量的影响
带钢在生产时就会出现这些缺陷,传统的人工检测已经不能满足现代化的发展,都会选择自动化机器视觉表面检测设备,很多客户都选择了我们精质视觉的带钢表面检测设备。
带钢在生产时就会出现这些缺陷,传统的人工检测已经不能满足现代化的发展,都会选择自动化机器视觉表面检测设备,很多客户都选择了我们精质视觉的带钢表面检测设备。
带钢的常见缺陷
即便是严格把控制造的每一道流程,生产良品率也无法达到100%,这意味着总会有不合格品被生产出来,而表面缺陷检测便是阻止不合格品流入市场的“门神”。
根据不同的分类标准,产品的表面缺陷检测可以分为很多类别
钢管表面缺陷为凹坑、划伤、翘皮及辊痕 4 种缺陷
国内外利用机器视觉方法检测冶金产品的对象主要为板材、带钢、钢条等,这些产品表面较平整、粗糙度低、材料反射率一致,只要保证入射光照角度合理,强度分布均匀,无论使用面阵或线阵相机均能获取较为理想的被检测材料表面缺陷图像,这也有效降低了后续图像处理算法的复杂程度;如图平面材料表面缺陷检测的光照分布示意图,通常采用单个或多个面阵相机即可获得理想的光照结果;而采用线阵光源则更容易实现,因为被照射区域各点到达光源中心的距离是相等的。
钢管因其几何结构特点,易产生光照不均现象;为实现钢管圆弧表面动态实时检测,必然影响光源光照区域与相机视野的重合性,易造成光照分布不均,这种现象会覆盖掉缺陷区域的特征。当图像获取不理想时,会增加图像处理的难度。尽管相关学者在机器视觉检测领域已经作了很多工作
钢管作为原材料,广泛应用于如石油、化工、电力、船舶、汽车等行业。近年来,经济全球化发展使企业对产品质量提出更高要求,钢管表面存在缺陷会严重影响其使用寿命,同时在设备某些重要位,使用劣质钢管会存在安全隐患,严重威胁人员生命,对企业造成产财产损失。因此,为了控制钢管质量,相关企业会对其进行质量检测,但检测措施通常由人工实现,无法实现快速、精准检测缺陷。
基于机器视觉的表面缺陷检测将是未来研究和发展的主要方向,目前,基于机器视觉的表面缺陷检测理论研究和实际应用等环节均有可喜的成果,但仍存在下面主要的问题和难点:
在制造产品的过程中,表面缺陷的产生往往是不可避免的。不同产品的表面缺陷有着不同的定义和类型,一般而言表面缺陷是产品表面局部物理或化学性质不均匀的区域,如金属表面的划痕、斑点、孔洞,纸张表面的色差、压痕,玻璃等非金属表面的夹杂、破损、污点,等等。