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机器视觉在表面缺陷检测中的应用

应用简介：表面缺陷是影响带钢质量的一个重要因素，如何在生产过程中在线检测带钢的表面缺陷，从而控制和提高产品的表面质量一直是钢铁企业非常关注的内容。传统的检测方法是通过人眼检测的，主要存在以下问题：带钢运动速度太快（高达16m/s），人眼很难看清；缺陷太小（0.5mm×0.5mm），人眼也很难发现；检测结果*受到人的主观因素影响；检测人员的劳动强度大等。

      为了克服这些问题，西安易菲特已研制出高精度的热轧和冷轧带钢表面缺陷自动检测系统。该系统采用多台CCD相机采集高速运动状态下的带钢表面图像，并且将图像传给与相机连接的计算机，由并行计算系统对数据进行处理和分析，经过处理后就可以得到各种缺陷的信息，包括缺陷的尺寸、部位、类型、等级等，并行计算系统将这些缺陷的信息通过以太网传送给服务器，机器视觉技术，在服务器中对缺陷进行合并，从而可以得到整个带卷的缺陷分布情况，以便对带卷的表面质量进行总体评价。同时服务器还将带卷的缺陷分布情况存入数据库中，厦门机器视觉，以便存档和将来的使用。

苏州瑞景全图图像技术有限公司系依托上海交通大学*电子及图像处理方面*建立，并拥有原国家核工业部光学方面教授级高工，ccs机器视觉，有着30多年精密光学仪器设计制造经验，主要从事现代精密光学仪器和机电一体化产品研制、生产及销售，同时代理国内外公司的精密光学相关设备 我们可以为你提供检测产品技术培训以及综合品质保证解决方案。

机器视觉，顾名思义，可拆分为“机器”+“视”+“觉”三部分，既包含了由机械运载平台、硬件处理平台及执行操作平台等组成的“机器”部分，又含成像采集器件组成的“视”，同时也囊括了软件处理的“觉”。它是一个系统的概念，机器视觉软件，运用现代先进的控制技术、计算机技术及传感技术，以光机电软结合体的方式，为人类的品质生活注入了较大价值。

　随着柔性制造系统的推广和传感、模式识别等技术的发展，针对工业需求的视觉和图像技术逐步成熟，制造业信息获取能力加强。视觉和图像技术搭载在摄像头、传感器、雷达等智能硬件内，能够实现图像信息的获取和分析。信息从传统的单一维度数据拓展为包含速度、尺寸、色谱等信息的多维度立体海量数据，并同设计信息和加工控制信息集成，为后续工况监测、质量检验等生产环节提供数据支撑。制造业信息获取渠道得到拓展，信息获取效率大幅提升。