[发明专利]一种高速宽型板材检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及板材检测技术领域，尤其涉及一种高速宽型板材检测方法。

背景技术

随着工业的发展，制材企业也不断进行更新改造，其中板材分选自动化对我国制材行业的发展具有重要的意义；在板材分选自动中首先要完成几何尺寸自动检测，即在线检测板材的长度、宽度和厚度；根据我国板材标准规定，板材宽度范围是10cm—30cm，要求检测的精度为1mm左右，由于宽度尺寸变化范围大、且检测误差要求小，所以对宽度的检测还存在一定技术上的难度，对一些要求较高的板材来说，板材的表面的缺陷的检测也是很重要的，虽说现在可以借助一些红外检测的技术来检测，但是对于其精度和还原度的精确性还是比较差的；因此，针对上述问题提出一种高速宽型板材检测方法。

发明内容

基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种高速宽型板材检测方法。

本发明提出的一种高速宽型板材检测方法，包括以下步骤：

S1：将宽型板材放置在高速传送带上，并在高速传送带的上方两端均安装漫反射光源；

S2：在板材检测流水线上，宽型板材进入检测工序后，用图像采集模块对宽型板材的图像进行采集；

S3：在高速传送带上安装编码器进行径向运动编码，对宽型板材进行测速和测长；

S4：用两台计算机分别对图像采集模块采集的图像进行表面缺陷的检测和储存，然后将检测结果传输至图像处理模块进行处理；

S5：对图像进行表面缺陷的检测后对图像进行拼接处理；

S6：用缺陷识别模块进行图像缺陷特征的提取和缺陷的分类，完成高速宽型板材的检测。

优选地，所述S2中，图像采集模块包括多个单目相机和图像采集卡，图像采集模块采用多相机连检方式进行图像采集，单目相机为N个，N为大于等于3的整数，将单目相机连接触发器，然后将触发器连接转换器，再将转换器连接两台计算机，用已经标定好的N个单目相机结合图像采集卡，采集宽型板材的图像并进行数据采集。

优选地，所述S4中，用两台计算机分别对图像采集模块采集的图像进行预处理，然后对图像进行表面缺陷的检测和储存。

优选地，所述S5中，拼接处理方法为：采用图像拼接技术，采取表面边缘检测的方式以每2×10米对图像进行拼接处理。

优选地，所述S6中，首先采用基于面积的图像降噪技术对图像进行去噪处理，然后提取缺陷特征，最后采用BP神经网络算法对缺陷进行识别分类。

优选地，所述S6中，采用BP神经网络算法对缺陷进行识别分类，识别过程包括以下步骤：

1、对采样特征值进行归一化处理；

2、网络结构的选择；

3、激活函数和相关参数的确定；

4、设定输出期望值；

5、训练分类模型并进行预测，完成识别。

优选地，所述S6中，缺陷包括孔洞、擦伤、凹痕、锈蚀、折痕和凸痕。

本发明中，所述一种高速宽型板材检测方法基于多相机连检转换加新型拼接算法的方式进行板材检测，加快了板材质量检测的处理速度；同时为了消除板材表面反射带来的影响，采用多个漫反射光源辅助增强图像质量的方法；实现在高速运动情况下宽型板材的检测，对宽型板材表面质量进行检测，创建一种新型的宽型板材表面质量评价体系；实现了在生产线上架构成本低廉但在检测方面效率很高、精准度很强的高速宽型板材表面质量检测效果，方法简单，使用方便。

附图说明

图1为本发明提出的一种高速宽型板材检测方法的工作结构示意图；

图2为本发明提出的一种高速宽型板材检测方法的检测流程示意图；

图3为本发明提出的一种高速宽型板材检测方法的拼接示意图；

图4为本发明提出的一种高速宽型板材检测方法的图像采集模块的工作示意图。

图中：1高速传送带、2宽型板材、3漫反射光源、4单目相机、5触发器、6转换器、7计算机。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明作进一步解说。

实施例

参照图1-4，本实施例提出了一种高速宽型板材检测方法，包括以下步骤：

S1：将宽型板材2放置在高速传送带1上，并在高速传送带1的上方两端均安装漫反射光源3；由于此时处于高速运动状态，板材速度较快并且表面光暗无法恒定，很容易由于光反射引起板材质量评价的精度，所以采用漫反射光源3。