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表面质量检查仪图像获取方法及数据处理方法

发布时间:2017-07-10 阅读:438

导读:表面质量检查仪用于板材带材表面质量实时检测,表面质量等级判定及缺陷智能分析,高速度支持40m/s。下面为大家讲解一下表面质量检查仪图像获取方法及数据处理方法。
随着冶金工业轧制工艺水平的提高,客户对各类型带材表面的要求越来越苛刻。表面质量已成为直接决定带材产品价格乃至各企业竞争的重要指标。 另一方面,传统的人工目视检测方式存在很多缺点。如无法适应高速机组,检测细小的表面缺陷效率低下且容易造成检测人员眼睛疲劳,无法长时间有效的始终如一的检测整个材料表面,已经无法满足现代化生产的需要。基于机器视觉自动在线表面质量检测仪用于表面质量检测,使冶金带钢的生产管理者彻底摆脱了无法全面掌握产品表面质量的状态。 
 冷轧带钢表面质量检测是在机器视觉和我们专用核心技术的海量高速并行处理单元的基础上研制的,它充分利用了当前先进的图像采集设备和图像处理算法。主要包括图像的获取和图像数据处理。
【图像获取】
图像的获取与光源以及摄像机安装位置有关,光源采用高亮度的专用LED 光源, 摄像机采用高速、高灵敏度的线阵摄像机,安装位置与光源发出的光成一定角度,当钢板表面没有缺陷时,打到钢板上的光被反射出去,摄像机得到的图像比较暗,当钢板表面有瑕疵时,由于瑕疵表面不平要产生漫反射,此时摄像机将在对应的传感器位置上得到较亮的图像,这样一帧一帧的图像组合起来(根据带钢速度)就得到了整条带钢的等间距表面图像数据。
【数据处理】
该系统数据处理 图像识别算法复杂,数据处理量大,因此采用了基于CPLD和DSP的多处理器实时并行处理技术,每台处理器处理完后传送到服务器,由服务器进行整理保存,记录下瑕疵发生的位置、类型,并且把瑕疵的局部图像保存到磁盘中,同时对各种瑕疵情况通过专家系统与瑕疵图库进行分析、对比,得到统计数据,通过这些数据来指导优化工艺。可以识别常见的辊印、划痕、锈痕、羽纹、粘结、折印等,专家系统通过不断学习可以逐步提高缺陷识别率。 
【核心技术】
高速超高分辨率数字图像采集技术:采用世界先进的加拿大DALSA超高速高分辨率工业线阵CCD的专用传感器,快速度帧频率为100K。 
实时高速数字图像提取和处理技术:采用我们自有核心技术的基于DSP和CPLD技术的并行图像提取技术 
数字图像识别技术:运用视觉技术进行图像预处理、数字图像分割、可视特征提取,并通过高通,带通噪声滤波、指数变换图像增强技术、边缘检测、直方图变换、纹理和形状对比等手段,终对缺陷进行判定。 
人工神经网络自学习专家系统:
第一,具有自学习功能。实现图像识别,先把随着设备的使用,许多不同的图像样板和对应的应识别的结果不断输入人工神经网络,网络就会通过自学习功能, 学会识别类似的图像。
第二,具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
表面检测系统的核心在于检测方法、缺陷分类、操作参数的预置和系统管理软件。 
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