[发明专利]基于机器视觉的钢板表面缺陷检测系统及方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的钢板表面缺陷检测系统，其特征在于，包括：传动模块、激光测速模块、采集控制模块、图像采集模块、图像处理模块、显示模块以及分割存储模块；

所述传动模块，用于带动被测钢板沿水平面运动；

所述激光测速模块，用于测量被测钢板的运动速度，并将该运动速度转换为控制采集控制模块工作的信号；

所述采集控制模块，用于控制图像采集模块工作；

所述图像采集模块，用于采集被测钢板表面图像，并将采集到的图像传输至图像处理模块；

所述图像处理模块，用于对所述图像采集模块采集到的被测钢板表面图像进行预处理和缺陷检测，并获取缺陷的位置和面积信息；

所述图像分割存储模块，用于按照金字塔多层次分辨率模型对所述图像采集模块采集到的被测钢板表面图像进行分割，并存储为瓦片数据集；

所述图像显示模块，用于基于所述瓦片数据集对图像采集模块采集到的被测钢板图像进行显示，并显示被测钢板对应的缺陷位置和面积信息。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的钢板表面缺陷检测系统，其特征在于，所述激光测速模块包括激光器，激光器与被测钢板之间的相对位置固定，且激光器的出射光束垂直入射至被测钢板的侧面。

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的钢板表面缺陷检测系统，其特征在于，所述采集控制模块具体采用FPGA实现。

4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的钢板表面缺陷检测系统，其特征在于，所述图像采集模块包括工业线阵CCD相机、光学镜头以及图像采集卡，图像采集模块设置在被测钢板的正上方。

5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的钢板表面缺陷检测系统，其特征在于，所述图像处理模块对图像采集模块采集到的被测钢板表面图像进行预处理，具体包括：光照不均匀校正、滤波去噪；进行缺陷检测包括：对预处理后的图像进行边缘检测以及形态学处理。

6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的钢板表面缺陷检测系统，其特征在于，所述图像显示模块基于所述瓦片数据集对图像采集模块采集到的被测钢板图像进行显示，并显示被测钢板对应的缺陷位置和面积信息，具体是通过由openlayers3框架、CSS、Javascript构建的网页进行显示。

7.基于权利要求1至6任意一项所述的基于机器视觉的钢板表面缺陷检测系统的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、对图像采集模块中的工业线阵CCD相机进行标定，获取工业线阵CCD相机的内参矩阵I₁和畸变参数矩阵I₂；

步骤2、利用激光测速模块测量被测钢板的运动速度，并将该运动速度转换为控制采集控制模块工作的信号；

步骤3、采集控制模块控制图像采集模块采集被测钢板表面图像A；

步骤4、利用步骤1中获得的内参矩阵I₁和畸变参数矩阵I₂对步骤3采集到的被测钢板表面图像A进行畸变校正，获得畸变校正后的被测钢板表面图像B；

步骤5、对被测钢板表面图像B进行预处理和缺陷检测，并获取缺陷的位置和面积信息；

步骤6、按照金字塔多层次分辨率模型对所述被测钢板表面图像B进行分割，并存储为瓦片数据集；

步骤7、图像显示模块基于所述瓦片数据集对被测钢板表面图像B进行显示，并显示被测钢板对应的缺陷位置和面积信息。

8.根据权利要求7所述的基于机器视觉的钢板表面缺陷检测方法，其特征在于，步骤5所述对被测钢板表面图像B进行预处理，具体包括：光照不均匀校正、滤波去噪；

对被测钢板表面图像B进行缺陷检测，具体包括：对预处理后的图像进行边缘检测以及形态学处理。