CN1234006C - 扫描式带钢表面检测方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种带钢表面检测方法和实施该方法的装置,尤其对单一的大面积的带钢表面缺陷检测及连续产生的小缺陷的检测。本发明通过全景摄像机(1)与高分辨率扫描摄像机(2)并用,采用全景摄像机对带钢(7)表面的全局包括带钢宽度先进行检测,然后用可移动的扫描摄像机对局部进行扫描放大检测,既可检测出较显著缺陷,又能对较小的连续产生的表面缺陷进行检测,从而提高了带钢表面缺陷检测的准确率,整个装置结构简单,硬件成本低,检测效率高。与生产控制***配合,可获得表面质量较稳定的带钢。

Description

扫描式带钢表面检测方法和装置
技术领域
本发明涉及一种带钢表面检测方法和实施该方法的装置,尤其对单一的大面积的带钢表面缺陷检测及连续产生的小缺陷的检测,不但适合于工况环境较好的冷轧带钢表面检测,而且适合于环境较恶劣的热轧带钢表面检测及其他各种环境下的带钢表面检测。
技术背景
现有的基于图像模式识别方式的带钢表面检测***已经在世界各大钢铁企业获得了广泛应用。这种检测***由电荷耦合摄像机拍摄带钢表面,进行检测。为了将检测范围100%覆盖带钢表面,而且达到所需要的分辨率,一般需要多个摄像机沿着带钢宽度方向分布,在固定的位置同时获取图像。如为了检测2000mm宽的带钢,达到0.5mm分辨率,如果使用512像素的摄像机,光是单面(上表面或者下表面)单场(明场或者暗场),就需要2000/(0.5×512)=8部(取整计算),8部摄像机固定位置进行带钢检测。为保证运算速度,每一部或者两部摄像机连接一台计算机。这种构造方式使得***比较庞大,投资成本也很大。由于采用了摄像机的固定安装,并且使用某种规格的镜头,则获取图像的分辨率也是固定的。对于较大缺陷来说,必须将多个摄像机的多幅图像合并(merge)才能正确进行分类;而对于很小的缺陷来说,固定的分辨率可能又太低了,不足以提取足够的图像特征。尤其是生产现场对于某类缺陷只需要了解“是否出现了”,就要采取相应的措施,而没有必要全面记录。对较小或连续产生的小缺陷的检测有效性较低。
发明内容
本发明克服了现有带钢表面缺陷检测方法和装置需配置较多摄像像机和计算机、投资较大的缺陷,提供一种扫描式带钢表面检测方法和装置,可实现带钢表面缺陷检测过程中,以较低的硬件成本和实用的***配置,针对较显著缺陷或连续小缺陷的检测,提高检测装置的性能价格比和检测准确率。
本发明是这样实现的:一种扫描式带钢表面检测方法,将安装于带钢表面上方中部的全景摄像机对带钢头部和宽度进行全局范围检测,获得检测图像经图像卡输入计算机,发现目标后进行缺陷判断,不是,重新进行带钢全宽度检测,是,进行初步判断缺陷类别和位置,安装于横跨带钢宽度的传动带上可往复移动的扫描摄像机根据缺陷位置确定扫描范围,扫描摄像机在新的扫描位置往复检测或定位检测,对目标进行局部放大检测,计算机控制扫描摄像机的自动连续扫描或手动扫描,对检测图像中的缺陷进行定位、分类处理并输出报表。
上述的扫描式带钢表面检测方法中,所述发现目标后进行缺陷判断的步骤是:(1)对目标进行检测,由全景摄像机发现目标后对目标进行初检,扫描摄像机对目标进行精检,(2)对检测目标的缺陷进行区域分析,(3)特征提取,(4)对缺陷进行分类。
一种实施上述扫描式带钢表面检测方法的装置,包括摄像单元、传动单元和计算与控制单元,摄像单元包括全景摄像机和扫描摄像机,全景摄像机安装于带钢表面上方中部,扫描摄像机安装于横跨带钢宽度的传动带上可随传动带左右往复移动,传动单元包括传动带、导轨和步进电机,导轨安装于带钢上方且横跨带钢宽度,步进电机带动传动带,传动带带动扫描摄像机在导轨上往复移动,计算与控制单元包括图像卡和计算机,全景摄像机和扫描摄像机连接计算与控制单元,检测图像经图像卡输入计算机,经计算机运算后的输出信号驱动传动单元的步进电机,计算机对检测图像中的缺陷进行定位、分类处理并输出报表。
本发明的原理是通过全景摄像机与高分辨率扫描摄像机并用,采用全景摄像机对带钢表面的全局包括带钢宽度先进行检测,然后用可移动的扫描摄像机对局部进行扫描放大检测,这样既可检测出较显著缺陷,又能对较小的连续产生的表面缺陷进行检测,从而提高了带钢表面缺陷检测的准确率,而配置的摄像机仅有二台,整个装置结构简单,硬件成本低,检测效率高。与生产控制***配合,可获得表面质量较稳定的带钢。
附图说明
图1为扫描式带钢表面检测装置的结构示意图,图2为图1的俯视示意图,图3为扫描式带钢表面检测方法的流程图。
图中:1全景摄像机,2扫描摄像机,3传动带,4导轨,5步进电机,6图像卡与计算机(或计算机),7带钢。
具体实施方式
参见图1、图2和图3,一种扫描式带钢表面检测方法,是全景摄像机1对带钢7头部和宽度进行全局范围检测,获得检测图像经图像卡输入计算机6,同时扫描摄像机2根据带钢7宽度开始往复扫描检测,全景摄像机1进行全宽度检测,发现目标后进行缺陷判断,不是,重新进行全宽度检测;是,进行缺陷判断,其步骤是:(1)对目标进行检测,进行初检,(2)进行缺陷检测,(3)对缺陷进行区域分析,(4)特征提取,(5)对缺陷进行分类。再进行初步判断缺陷类别和位置,扫描摄像机2根据缺陷位置确定扫描范围,扫描摄像机2在新的扫描位置往复检测或定位检测,对目标进行局部放大检测。进行缺陷判断的步骤是:(1)对目标进行检测,进行精检,(2)进行缺陷检测,(3)对缺陷进行区域分析,(4)特征提取,(5)对缺陷进行分类。通过计算机6控制扫描摄像机2的自动连续扫描或手动扫描,对检测图像中的缺陷进行定位、分类处理并输出报表。
参见图1、图2,实施扫描式带钢表面检测方法的装置,包括摄像单元、传动单元和计算与控制单元。摄像单元包括全景摄像机1和高分辨率扫描摄像机2,本实施例仅采用两台摄像机进行全景及局部扫描方式放大检测,全景摄像机1安装于带钢7表面上方中部,以获得带钢7表面的全局范围检测图像,并实现带钢7左右边部检测与局部缺陷定位,扫描摄像机2安装于横跨带钢7宽度的传动带3上可随传动带3左右往复移动。传动单元包括传动带3、导轨4和步进电机5,导轨4安装于带钢7上方且横跨带钢7宽度,步进电机5带动传动带3,传动带3带动扫描摄像机2在导轨4上往复移动。扫描摄像机2可实现连续扫描方式,在全景摄像机1对局部缺陷定位基础上,扫描摄像机2可对局部缺陷进行放大检测。计算与控制单元包括图像卡和计算机6,全景摄像机1和扫描摄像机2连接计算与控制单元,检测图像经图像卡输入计算机6,经计算机6运算后的输出信号驱动传动单元的步进电机5。计算机6控制扫描摄像机2的自动连续扫描或手动扫描方式,同时结合生产***实现数据采集,实现对检测图像的处理,计算机6对检测图像中的缺陷进行定位、分类处理后输出。

Claims (3)

1.一种扫描式带钢表面检测方法,其特征是将安装于带钢表面上方中部的全景摄像机对带钢头部和宽度进行全局范围检测,获得检测图像经图像卡输入计算机,发现目标后进行缺陷判断,不是,重新进行带钢全宽度检测,是,进行初步判断缺陷类别和位置,安装于横跨带钢宽度的传动带上可往复移动的扫描摄像机根据缺陷位置确定扫描范围,扫描摄像机在新的扫描位置往复检测或定位检测,对目标进行局部放大检测,计算机控制扫描摄像机的自动连续扫描或手动扫描,对检测图像中的缺陷进行定位、分类处理并输出报表。
2.根据权利要求1所述的扫描式带钢表面检测方法,其特征是发现目标后进行缺陷判断的步骤是:(1)对目标进行检测,由全景摄像机发现目标后对目标进行初检,扫描摄像机对目标进行精检,(2)对检测目标的缺陷进行区域分析,(3)特征提取,(4)对缺陷进行分类。
3.一种实施权利要求1所述扫描式带钢表面检测方法的装置,其特征是该装置包括摄像单元、传动单元和计算与控制单元,摄像单元包括全景摄像机和扫描摄像机,全景摄像机安装于带钢表面上方中部,扫描摄像机安装于横跨带钢宽度的传动带上可随传动带左右往复移动,传动单元包括传动带、导轨和步进电机,导轨安装于带钢上方且横跨带钢宽度,步进电机带动传动带,传动带带动扫描摄像机在导轨上往复移动,计算与控制单元包括图像卡和计算机,全景摄像机和扫描摄像机连接计算与控制单元,检测图像经图像卡输入计算机,经计算机运算后的输出信号驱动传动单元的步进电机,计算机对检测图像中的缺陷进行定位、分类处理并输出报表。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101294945B (zh) * 2007-04-28 2012-03-28 宝山钢铁股份有限公司 一种用于热镀锌合金化板的白边检测方法
CN102253049B (zh) * 2011-06-30 2013-07-10 东北大学 带钢生产过程表面质量在线精准检测方法
CN104422698B (zh) * 2013-09-04 2017-03-29 昆山钞票纸业有限公司 随动式防伪纸定位施放荧光纤维在线检测装置
US10269108B2 (en) * 2017-09-01 2019-04-23 Midea Group Co., Ltd. Methods and systems for improved quality inspection of products using a robot
WO2019050550A2 (en) * 2017-09-11 2019-03-14 Methode Electronics, Inc. CONNECTABLE MODULE WITH COAXIAL CONNECTOR INTERFACE
CN108445008A (zh) * 2018-02-27 2018-08-24 首钢京唐钢铁联合有限责任公司 一种带钢表面缺陷的检测方法
CN109632809B (zh) * 2018-12-19 2021-11-02 歌尔光学科技有限公司 产品质量检测方法及装置
CN110057755A (zh) * 2019-05-24 2019-07-26 广东工业大学 一种复合光学检测仪
CN111487191A (zh) * 2020-04-26 2020-08-04 山东创策电气科技有限公司 基于图像处理的钢化玻璃自爆隐患检测方法及装置
CN112345536B (zh) * 2020-11-02 2024-02-20 上海交大海科检测技术有限公司 抽水蓄能电站斜井隧洞外观检查测量装置及布置方法
CN113240675B (zh) * 2021-07-12 2021-11-30 深圳市永达电子信息股份有限公司 前后相机结合的衬砌扫描检测方法及***
CN117129527A (zh) * 2023-08-30 2023-11-28 江苏瑞意隆建设工程有限公司 一种城市道路铺设质量检测方法及***

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