[发明专利]一种基于机器视觉的钢板表面缺陷检测与识别系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于机器视觉的钢板表面缺陷检测与识别系统及方法，涉及机器视觉检测领域，该系统包括照明模块、图像采集模块、采集控制模块、缺陷检测与识别模块；照明模块和图像采集模块组合构成两种光路，放置在被测钢板表面的上方；采集控制模块包括PC机，用于提供方波信号，图像采集模块被方波信号触发，用于采集被测钢板表面图像；缺陷检测与识别模块安装在PC机上，用于对被测钢板表面图像进行缺陷检测与定位。该系统实现了非接触式钢板表面缺陷检测与识别，具有采集速度快、分辨率高、检测精度高、检测速度快、分类识别精度高等优点，同时该系统操作简单，安装复杂程度低，便于后期检测系统的维护与使用，具有广阔的应用前景。

技术领域

本发明涉及机器视觉检测领域，尤其是一种基于机器视觉的钢板表面缺陷检测与识别系统及方法。

背景技术

机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉技术主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量与控制，主要包括图像的采集、处理、分析、输出、储存和显示等方面的研究。表面缺陷与大小、形状是钢板表面品质的重要特征，利用机器视觉进行检测不仅可以排除人为主观因素的干扰，而且还能够对这些缺陷的指标进行定量描述，形成每一种缺陷的固定特征，避免了因人而异的检测结果，减少了检测分级误差，提高了生产率和分级精度。一个典型的机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像采集装置，分CMOS和CCD两种)把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色的判别。当前，工业视觉检测系统主要用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据以及产品的分类和识别。

现有钢板种类繁多，许多钢板是用于制造桥梁、船舶、锅炉、压力容器、压力管道的重要材料。钢板的产品质量是决定其价格的关键性指标，在钢板的生产中，传统的人工目视检测方式存在很多缺陷，如实时性差，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而无法长时间有效地检测整个钢板表面。传统意义上的表面缺陷检测方法主要是在单纯的机电和光学技术的基础上，通过利用电磁信号处理来实现缺陷检测，主要包括：涡流检测技术、漏磁检测技术以及红外线检测技术，不过这些检测技术均有很大的弊端。通过传统的光、电、磁信号实现的检测技术在检测场合也即在检测速度、检测精度以及检测的缺陷数量上均具有一定的局限性，它们都只适合某些检测要求不高的场合。

发明内容

本发明人针对上述问题及技术需求，提出了一种基于机器视觉的钢板表面缺陷检测与识别系统及方法，克服传统检测与识别方法的弊端，实现缺陷的高效和快速检测。

本发明的技术方案如下：

一种基于机器视觉的钢板表面缺陷检测与识别系统，该系统包括照明模块、图像采集模块、采集控制模块、缺陷检测与识别模块，被测钢板由传动机构带动沿其长度方向运动；照明模块和图像采集模块组合构成两种光路，放置在被测钢板表面的上方，光路包括明域光路和暗域光路，照明模块用于照亮被测钢板表面；采集控制模块包括NI采集卡和PC机，PC机连接NI采集卡，NI采集卡连接图像采集模块，PC机用于提供方波信号，图像采集模块被方波信号触发，用于采集被测钢板表面图像；缺陷检测与识别模块安装在PC机上，用于对被测钢板表面图像进行缺陷检测与定位。

其进一步的技术方案为，缺陷检测与识别模块包括缺陷目标判别模块、图像预处理模块、图像分割定位模块、图像分类识别模块和缺陷信息显示与储存模块；