[发明专利]一种基于机器视觉的钢板外表面缺陷在线检测方法

说明书

本发明属于数字图像处理、条纹投影技术领域，公开了一种基于机器视觉的钢板外表面缺陷在线检测方法，包括：根据设备的检测原理，进行检测环境的搭建；通过外界触发，工业CCD相机实时完成对钢板外表面图像的采集；通过对图像进行滤波处理，利用Prewitt边缘提取算法提取条纹的特征信息；通过对提取条纹的特征信息进行计算，判断此钢板外表面是否存在缺陷。本发明利用线激光器倾斜照射在钢板表面，通过CCD工业相机垂直拍摄钢板表面的条纹，通过利用图像处理算法快速判断条纹的畸变情况，判定钢板表面是否存在缺陷，充分利用工业光源与工业相机，采用机器视觉的测量方法，实现对钢板外表面进行快速准确测量，并把数据进行实时处理。

技术领域

本发明属于数字图像处理、条纹投影技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的钢板外表面缺陷在线检测方法。

背景技术

目前，当今社会工业化和城市化进程发展迅速，钢板作为现代化工业的重要原材料，在航空航天、轮船、机械、化工、汽车、家电等领域存在广泛应用，钢板的年需求量逐步增加随着科技的发展。市场竞争不断加剧，人们对钢板质量的要求更加严格，要求企业对钢板表面质量的检测更加严格。但是钢板在生产当中，因为原材料的产地、生产设备老化、轧制工业改进等因素的影响，导致钢板外表面出现划痕、凹坑、孔洞等致命缺陷，这些缺陷将会直接对钢板的使用者造成质量问题，因缺陷的存在，对钢板的抗疲劳性、抗腐蚀性、耐磨性、电磁性等主要特征存在影响，影响设备的使用寿命。

目前常用的钢板外表面缺陷的检测方法主要有涡流探伤检测、视觉检测。其中涡流检测主要利用电磁原理对钢板表面进行检测，因检测的原理导致检测范围较小，无法满足工业现场在线快速检测。视觉检测利用工业CCD相机拍摄钢板外表面，利用图像处理技术提取缺陷的位置，但是无法检测钢板外表面缺陷的高度信息。因此，亟需一种新的钢板外表面缺陷在线检测方法。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：

(1)常用的钢板外表面缺陷的检测方法中，其中涡流检测因检测的原理导致检测范围较小，无法满足工业现场在线快速检测。

(2)视觉检测利用工业CCD相机拍摄钢板外表面，利用图像处理技术提取缺陷的位置，但是无法检测钢板外表面缺陷的高度信息。

解决以上问题及缺陷的难度为：

钢板在生产当中，因为原材料的产地、生产设备老化、轧制工业改进等因素的影响，导致钢板外表面出现划痕、凹坑、孔洞等致命缺陷，其缺陷的位置、形态以及面积大小均存在差异。本文提出检测方法，适应于各种类似缺陷，其位置、形态以及大小均可以适应。通过计算条纹在钢板表面的畸变情况，判断钢板表面是否存在缺陷。

解决以上问题及缺陷的意义为：

考虑到传统人工检测方式以及传统视觉的检测方式，采用本文提出的检测方法可以适应不同位置、形态以及面积大小的缺陷，降低了传统方式的检出要求，提高了检测的效率，并且根据条纹的畸变情况，计算处此钢板是否属于缺陷件。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于机器视觉的钢板外表面缺陷在线检测方法，尤其涉及一种基于机器视觉检测系统的针对钢板在线检测方法。

本发明是这样实现的，一种基于机器视觉的钢板外表面缺陷在线检测方法，所述基于机器视觉的钢板外表面缺陷在线检测方法包括以下步骤：

步骤一，根据设备的检测原理，进行检测环境的搭建；

步骤二，通过外界触发，工业CCD相机实时完成对钢板外表面图像的采集；

步骤三，通过对图像进行滤波处理，利用Prewitt边缘提取算法提取条纹的特征信息；

步骤四，通过对提取条纹的特征信息进行计算，判断此钢板外表面是否存在缺陷。