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2022-07-30 11:06:08 精質視覺
鋼板表面缺陷檢測技術始于20世紀50年代，從人工檢測到現在的機器視覺檢測，共經歷60多年的發展，按時間的先后順序大致可以分為非自動化檢測、自動化檢測和機器視覺檢測共三個階段。
非自動化檢測階段，主要依靠人工目視法和頻閃檢測法。這兩種方法的檢測率較低、實時性較差，遠不能滿足生產線高速的生產節奏，而且缺乏科學性和規范性，致使傳統的非自動化檢測方法無法適應現代化工業生產的需要。
中厚板鋼板是鋼鐵工業的重要產品之一，主要用于航空航天、橋梁建造、汽車制造以及國防裝備等領域。在軋制過程中，與冷軋薄板相比，中厚板需要采用熱軋工藝，為了改進現場人工檢測方法存在的漏檢率高、鋼板質量依賴于質檢員經驗等問題。
一套基于機器視覺技術的鋼板表面缺陷檢測系統，該系統包含三大模塊：
(1)用于高速采集上下表面圖片的光學設備，同時包含對灰塵鐵屑等的自動清掃裝置;
(2)機器視覺算法后臺：利用深度卷積神經網絡自動提取圖像中各目標區域的特征，然后對各目標區域進行分類驗證，以檢測該區域是否包含某類缺陷的特征;
(3)系統管理及展示平臺：鋼板實時檢測情況展示并對記錄的缺陷圖片以及對應鋼板位置進行管理。
應用深度學習中的深層卷積神經網絡和大數據統計技術對缺陷進行檢測識別。針對熱軋鋼板表面狀況復雜的特點，采用形態濾波與神經網絡等方法開發了熱軋鋼板表面缺陷的檢測與識別算法，解決了水、氧化鐵皮與光照不均現象引起的“誤識”問題，大幅提高鋼板表面缺陷識別檢出率和檢測準確率，達到國際先進指標。
對接現場MES系統，向用戶展示拼接后的鋼板表面的圖片以及缺陷情況，同時，展示系統與現場板號跟蹤系統對接，根據每塊鋼板的鋼板號對其缺陷情況進行記錄，最終向用戶反饋對應板號的鋼板缺陷情況，并進行現場缺陷報警警示。
