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機器視覺應用檢測之帶鋼表面缺陷檢測
隨著生產力的發展和人們生活水平的不斷提高，對產品的質量提出了更高的要求。作為鋼鐵類的主要產品之一的帶鋼已經成為機械制造、汽車生產、化工、造船、航空航天等工業不可缺少的必需品。但是在生產過程中，由于原材料、連鑄鋼培、軋制設備和加工工藝等原因以及噪聲、高壓環境的影響，使其表面不可避免的會出現裂痕、結疤、夾雜、裂紋、擦傷等不同類型的缺陷，這嚴重影響了產品的外觀、抗疲勞強度、抗腐蝕性和耐磨性等性能。如果存在缺陷的帶鋼不能再出廠以前被檢測出來，而是在用戶使用中被發現，這樣不僅對企業造成嚴重的經濟損失，而且會影響企業的信譽，降低產品的市場形象。因此，必須加強對帶鋼表面缺陷的檢測盒控制，這對于剔除廢品、減少原料浪費、提高成材率、改善工人勞動環境、提高企業效率等都具有重要意義。
目前，國內各大鋼鐵廠對帶鋼表面檢測的方法大多是采用人工目視抽檢，該方法是憑借人的肉眼對缺陷進行分辨。這種方法有以下缺點：
1.抽檢率低，實時性差。隨著聯系在線生產速度的提高和檢測時間的縮短，導致勞動強度不斷增大，是的人眼很容易疲勞，根本無法 捕捉一些細小的缺陷，增大了誤檢率，不能滿足現代在線連續生產的需求。
2.檢測環境惡劣。帶鋼的生產環境一般都是高溫、高壓、充滿噪聲和粉塵，人長期在這種環境下對身心傷害很大。
3.檢測的評判標準不一樣。人工抽檢法主要依靠人員的主觀性判斷，因為人的經驗和能力不可能完全相同，所以檢測時的評判標準就有可能不同，從而檢測出的缺陷的可信度不高。
綜上所述，傳統的人工檢測已經不能滿足現代在線高速的生產需要迫切的希望新的檢測技術來取代它。機器視覺系統憑借它精度高、非接觸性、速度快、生產效率高、抗干擾能力強等優點成功的博得了很多廠商的眼球，現在已經廣泛的應用與帶鋼檢測中。
該技術檢測系統是利用CCD工業相機掃描帶鋼表面得到圖像，然后將其轉化為圖像信號輸入到計算機中，計算機系統再對圖像進行圖像濾波、目標檢測、缺陷分割、特征參數提取等處理方法，后應用分類器實現缺陷圖像的識別和分類。目前機器視覺檢測系統已經有很多成果。
相關信息來源：www.szgrd.com
