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2022-07-19 10:21:38 精质视觉
目前，金属缺陷检测已被利用来满足业界的预定质量要求，因此，近年来，金属表面缺陷检测引起了越来越多的兴趣，并在工业应用中对质量控制取得了积极的进步。
但是，金属表面缺陷检测很容易受到许多环境因素的影响，例如金属在生产加工过程中大致分为八大工序，其中冷加工(机械加工、冷轧、冷锻、冲压等)和热加工(铸造、热扎、锻造、焊接、热处理等)过程中是最容易产生缺陷瑕疵的。
典型瑕疵有：氧化、脱皮、漏涂、水纹印、折痕、凹凸、锈斑、刮伤、压伤、辊印、气泡、辊点、麻点、未涂漆、缩孔、杂质、纤维、油漆渣、爆漆、腐蚀、褶皱、异物压入、黑点、黑斑、油斑、色差等。
这些因素大大增加了表面缺陷检测的难度。
金属平面材料的在线表面缺陷检测在生产过程中面临以下严峻挑战：
(1)高表面反射率：钢，铝，铜带和其他极薄带的表面光滑，并且它们的高表面反射率易于带来较高的光影区域;然后，灰度值不一致的现象增加了错误边缘检测的可能性。
(2)伪缺陷干扰：伪缺陷(例如水滴，水布，雨水线，水雾以及在层流冷却过程中产生的其他实际缺陷)会导致检测设备频繁出现误报。
(3)随机弹性变形：由于连续的轧制设备振动，轧制速度差，侧导板异位，轧制速度波动，类大气湍流效应等原因，随机弹性变形会在电荷耦合器件(CCD)相机产生随机图像失真。
(4)海量图像数据：现实世界中生产线的高速，卷材更换的快节奏以及热轧机中对细微缺陷检测的需求，使得图像采集前端连续生成大量图像数据，其峰值速度高达5.12 Gbps ，这要求检测算法必须在检测精度，计算和可靠性之间达到良好的平衡。
在不同的工艺中，不同类型的工业设备的工艺操作使表面纹理有很大的差异，相应的金属板和带材也具有不同的检测难度。
下图列出了金属平面材料的三个典型表面图像。
左侧是无缺陷的图像，右侧显示了几个典型的缺陷或伪缺陷图像，例如鳞片，渣痕，裂纹，划痕，毛刺和连铸坯表面上的照明不均匀;在热轧带钢表面上有辊痕，划痕，夹渣，夹杂物，孔洞和氧化皮;冷轧带钢表面的酸洗，腐蚀，波纹，污点，凹坑和孔。
