圆钢机器视觉检测方法1、被动光视觉检测方法

时间:2013-08-18 10:54:57 来源: 点击量:1124

    基于机器视觉的圆钢表面缺陷检测系统在应用中一般需经历以下几个步骤:图像获取、图像处理、特征提取和决策制定。因此整个系统包括硬件设备和软件算法两大模块。由于圆钢生产线无问断高速运行.要满足在线实时检测要求,检测系统需在很短时间内处理大星图像数据.这在一定程度上限制了图像处理算法的复杂程度,因此一般将缺陷检测环节在线实时进行.即图像获取和图像处理部分.而将缺陷类型识别环节离线进行.即特征提取和决策制定。

    对于图像获取部分的光学采集系统一般有主动光学和被动光学两种图像采集方式。在检测过程中.采用外加辅助光源的图像采集方法称为主动光视觉检测法;利用被检测物体本身所发出的光线进行图像采集的方法称为被动光视觉检测法。在实际应用中,无论采用哪种检洲方法一般均使用电磁波谱中的可见光和红外光波段。

    被动光视觉检测工作原理:物体表面特性或温度不同.它所发出的红外光线强度也会产生变化。根据此原理.利用红外传感器采集被检物体本身发出的红外光线.然后将反映物体表面温度的红外线转换为人眼可见的图像。如果被检物体表面存在缺陷.则有缺陷处的溢度会发生变化.反映在可见图像上即是图像像素中存在异常区域,这样就可判断出被检物休表面是否存在缺陷。

    美国Teledyne公司研究人员利用红外热成像原理.设计了一套包括圆钢在内的钢材实时缺陷检测系统,该系统主要包括红外相机、实时处理器和系统处理器等几大模块。在生产过程中,圆钢连续纵向运动,红外相机横向扫描圆钢表面.然后形成可见图像.实时处理器通过图像降噪、像素平均等图像处理方法判断圆钢表面是否存在缺陷.系统处理器主要来判断缺陷的类型及深度.   

     对于热轧圆钢表面缺陷检测,此方法优点是无需设计外加光源系统.只需将外界光线与被检物体隔离即可;缺点是红外相机采集图像速度较慢,采集的图像对比度较差、信噪比低,图像处理比较复杂.而且若圆钢中的表面缺陷尺寸太小则难以将其检出.另外对检出的缺陷分类识别率较低。