高精度針孔檢測設(shè)備
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2022-11-23 15:36:09 精質(zhì)視覺
在熱連軋板帶生產(chǎn)技術(shù)飛速發(fā)展的今天，鋼鐵企業(yè)對于其表面缺陷檢查，大多數(shù)仍停留在人工開卷檢查的階段。這種檢查方式，由于開卷長度有限，缺陷檢出率低，且缺陷反饋不及時，容易產(chǎn)生批量質(zhì)量缺陷，甚至?xí)?dǎo)致帶有缺陷的鋼卷流入市場，造成質(zhì)量異議。
安鋼1780mm熱連軋機(jī)組引進(jìn)國外某公司的表面檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)在軋制過程中對帶鋼上下表面進(jìn)行自動實(shí)時動態(tài)檢測和缺陷分類識別，但是在使用初期出現(xiàn)缺陷圖片數(shù)量龐大、缺陷誤判較多、缺陷圖片產(chǎn)生速度與圖片數(shù)據(jù)傳輸速度不匹配導(dǎo)致無法存儲等問題。針對這些問題，安鋼進(jìn)行了一系列的改進(jìn)，取得了較好的效果。
樣本采集、學(xué)習(xí)及評估
安鋼前期采集缺陷樣本9000多張，但缺陷辨識率只有60%左右，分析這些缺陷圖片，發(fā)現(xiàn)存在以下問題：
一是缺陷類別太少，該檢測系統(tǒng)只收集了結(jié)疤、輥印、氧化鐵皮、劃傷等現(xiàn)場經(jīng)常出現(xiàn)的缺陷，這樣在缺陷評估時可供選擇比對的類別就少，CBE(缺陷分類器)在對缺陷辨別歸類時只能選擇較相近的類，誤判的幾率就大。正確的分類方法是把現(xiàn)場存在的所有缺陷盡可能都收集到，然后分別建立缺陷類別，進(jìn)行樣本學(xué)習(xí)及評估。
二是由于輥印的形態(tài)多樣、大小不一，加之有周期性的判斷，誤判較多。因?yàn)槿毕莸呐袛嗍峭ㄟ^帶鋼表面灰度不同來識別的，當(dāng)帶鋼表面由于氧化等原因造成灰度差異較大時，這種誤判的可能性會增加。
三是作為樣本的缺陷圖片，應(yīng)保證感興趣區(qū)域選定的缺陷只有一種，且被選定的缺陷恰好被圖框覆蓋，圖框范圍過大、過小都不合適，而且缺陷應(yīng)清晰，圖片背景紋理應(yīng)均勻，表面明暗程度應(yīng)均勻，而現(xiàn)有檢測系統(tǒng)的樣本缺陷圖片有待改進(jìn)。例如，圖1是點(diǎn)狀輥印的樣本圖片，圖片存在兩個問題：第一，感興趣區(qū)中的缺陷有兩個;第二，圖片表面明暗程度差異過大，這樣造成誤判的可能性較大。
四是樣本采集時各類缺陷的樣本數(shù)量相差太大，造成樣本類別比例失調(diào)。應(yīng)盡可能保持較小差距，這樣CBE在對樣本辨識時能保持各類缺陷的權(quán)重基本一致。
五是CBE中的專家樣本通常在上線初期使用，因?yàn)樯暇€初期沒有可以參照的樣本圖片，但是在使用一段時間以后，可以不采用專家樣本，以減少專家樣本和現(xiàn)場樣本的偏差造成的誤判。
根據(jù)以上原則，安鋼對已采集的缺陷樣本重新篩選，去掉不理想的缺陷圖片，同時擴(kuò)展缺陷類別，收集新增缺陷樣本，調(diào)整每類缺陷樣本的數(shù)量以均衡缺陷類別的權(quán)重，然后對整理后的樣本重新進(jìn)行學(xué)習(xí)及評估，常見缺陷(見圖2)檢出率達(dá)到100%，缺陷識別率達(dá)85%以上。
缺陷屏蔽
表面檢測系統(tǒng)在使用初期，每卷帶鋼拍攝的缺陷圖片過多，薄規(guī)格大約在1萬張左右，厚規(guī)格大約5000張~6000張，不但占據(jù)了龐大的存儲空間，而且不便于缺陷檢索。安鋼利用質(zhì)量報(bào)表對不同類別的缺陷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)存在以下問題：
一是偽缺陷較多。為了提高缺陷辨識率，該系統(tǒng)在缺陷分類和收集時擴(kuò)充缺陷類別，盡可能地收集了現(xiàn)場所有存在的缺陷，這樣導(dǎo)致了偽缺陷的增多，例如帶鋼頭尾、帶鋼邊部、輥道、油污等。此外，為了避免帶鋼穿帶時帶來的水流入輥道下方導(dǎo)致下表面照相機(jī)鏡頭污損，該系統(tǒng)設(shè)計(jì)安裝時在層流出口增加了水吹掃攔截裝置，但攔截水的增加導(dǎo)致帶鋼表面水滴、水斑缺陷較多。
二是帶鋼邊部識別誤差較大。表面缺陷檢測是通過表面不同灰度的差異來識別的。如果帶鋼表面沒有缺陷，反射光在攝像機(jī)各個區(qū)域上的光強(qiáng)應(yīng)該是均勻分布的。但是，如果帶鋼表面有缺陷的話，那么反射光在缺陷區(qū)域的強(qiáng)度會發(fā)生變化，這樣就會造成圖像在灰度上的差別，通過缺陷檢測算法，可以檢測到缺陷的區(qū)域，并根據(jù)缺陷的形狀與灰度特征判斷缺陷的類型。當(dāng)邊部與板面灰度相差不大時，比如軋制厚規(guī)格時，板面很黑，輥道也很黑，可能就找不到帶鋼的邊部，將輥道誤判為板面;反之，邊部與板面灰度相差太大時，比如軋制薄規(guī)格時，板面很亮，而輥道很黑，程序可能會把輥道識別為板面，而把板面識別為輥道，從而出現(xiàn)識別錯誤。
三是由于不同鋼種、不同厚度帶鋼表面的灰度不一樣，照相機(jī)在檢測時靈敏度有差異，導(dǎo)致圖片拍攝數(shù)量比例差距很大。例如，對于碳鋼系列薄規(guī)格帶鋼，表面比較干凈，亮度較高，缺陷圖片過多;而厚規(guī)格帶鋼，表面比較臟，灰度較高，缺陷圖片相對又較少。
針對以上問題，安鋼進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn)：
一是限定偽缺陷數(shù)量，將偽缺陷類中的水滴、水斑、邊部輥道、油污等缺陷的數(shù)量進(jìn)行限定，以減少不必要的數(shù)據(jù)，降低存儲量。
二是調(diào)整缺陷檢測功能的適應(yīng)性，將其分為3個部分，即板面檢測(帶鋼表面檢測)、邊部檢測(帶鋼邊部與輥道交界面的檢測)、邊部缺陷檢測(帶鋼邊部缺陷的檢測)。安鋼通過對典型鋼種、典型圖片調(diào)整邊部不同灰度對比情況下缺陷檢測參數(shù)，對輥道邊部進(jìn)行有效遮蔽，從而提高邊部檢測的正確率。
三是針對不同鋼種、不同厚度規(guī)格帶鋼表面灰度、亮度特征，調(diào)整相機(jī)的靈敏度和增益系數(shù)。相機(jī)靈敏度調(diào)整原則：表面越粗糙，背景紋理(adaption)值越大，灰度靈敏度(sensitivity)值越大，檢測越靈敏，反之亦然。相機(jī)增益系數(shù)調(diào)整原則：如果亮度值達(dá)到100%時，灰度值還是很低(目標(biāo)值130%)，就將增益值調(diào)大，反之亦然。
數(shù)據(jù)傳輸及存儲
由于在引進(jìn)該表面檢測系統(tǒng)時，沒有配置相應(yīng)的數(shù)據(jù)服務(wù)器，安鋼希望在檢測服務(wù)器端口安裝外置移動硬盤，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲，但在存儲過程中出現(xiàn)了數(shù)據(jù)存儲速度與數(shù)據(jù)生成速度不匹配的現(xiàn)象。例如，現(xiàn)場軋制節(jié)奏平均2.5min左右，而存儲一卷鋼的數(shù)據(jù)需要10min，即軋4卷鋼才能存儲1卷鋼的數(shù)據(jù)。由于檢測服務(wù)器為了始終保證存儲空間的可用性，會自動刪除最早生成的5%~15%的數(shù)據(jù)，以這樣的速度循環(huán)，每3天左右，外置移動硬盤中要存儲的數(shù)據(jù)實(shí)際上在檢測服務(wù)器中已經(jīng)被刪除，這樣程序就會報(bào)錯，存儲無法繼續(xù)進(jìn)行。
安鋼檢查原程序設(shè)定方式，發(fā)現(xiàn)存儲方式為逐卷存儲，即1個鋼卷數(shù)據(jù)打成一個包，每間隔10min將這個包放入緩存盤進(jìn)行整理，然后再導(dǎo)入外置移動硬盤。為此，安鋼修改系統(tǒng)程序，每5卷鋼數(shù)據(jù)打成一個包，每間隔5min將這個包放入緩存盤進(jìn)行整理，然后再導(dǎo)入外置移動硬盤。這樣大大提高了存儲速度，4分鐘可以存儲5卷，可以與現(xiàn)場軋制節(jié)奏相匹配。
效果
改進(jìn)后，常見表面缺陷檢出率達(dá)到100%，缺陷識別率達(dá)90%以上，厚度8mm以上帶鋼不用人工開卷檢查，厚度8mm以下鋼卷開卷檢查頻次由原來的每7卷1次減少至每15卷1次。每卷鋼的缺陷圖片大幅減少，薄規(guī)格降低至4000張/卷~6000張/卷，厚規(guī)格降低至1000張/卷~2000張/卷，大大降低了數(shù)據(jù)存儲量，提高了檢索速度，同時數(shù)據(jù)生成速度與存儲速度可以合理匹配，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的傳輸與存儲，使用效果良好。
