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(資料圖)

表面缺陷檢測系統采用的是利用激光式線條相機（linecamera）、CCD/CMOS式線條相機、CCD/CMOS區域相機（areacamera）進行圖像識別的方法。過去，鋼鐵業使用激光式線條相機的情況很多，但在這些情況中使用的激光光點，因直徑的制約，很難檢查出微小的缺陷，并且不能檢查出無凸凹的花紋狀缺陷。因此，圖像識別方法表面缺陷檢測系統是帶鋼表面缺陷檢測系統的主流模式。圖像識別方法表面缺陷檢測系統的攝像機有區域相機和線條相機兩大類別。其中，線條相機的長度方向分辨率優于區域相機。攝像機使用的圖像傳感器有CCD（電荷耦合元件）傳感器和CMOS（互補金屬氧化物半導體）傳感器。兩種傳感器在功能和性能方面的差別如下。CCD傳感器所有二維像素信號輸出的電子，由電容器構成的轉送線路將信號發送出去。與此不同，CMOS傳感器，將像素信號輸出電子增幅，經半導體管轉換將各像素的信號輸出電子讀出。所以，CMOS傳感器容易受噪聲干擾，但比CCD傳感器便宜。隨著近年來傳感器技術的進步，開發出CMOS傳感器的噪聲對策技術，所以，表面缺陷檢測系統使用的傳感器主要是CMOS傳感器。日本這家制鐵所也采用了使用CMOS傳感器線條相機的表面缺陷檢測系統。

表面缺陷檢測系統的基本結構如圖1所示。這樣的構成裝置是，①攝像機和光源（LED、熒光燈等）、②圖像處理計算機、③數據儲存/確認控制用PC。表面缺陷檢測系統將攝像機拍攝到的被檢查對象的連續圖像輸送到圖像處理計算機，對圖像進行實時處理，根據圖像的色調深淺對缺陷進行判定檢查。檢查結果被輸送到數據儲存/確認控制用PC。PC上顯示出帶鋼展開圖和缺陷圖像，并保存在PC中。當檢查到缺陷時，警報器發出警告鳴聲。

圖2是表面缺陷檢測系統判定缺陷方法的概略圖。將來自光源的透射光或反射光進行二值化處理后，利用軟件或光源輸出功率調整的方法使檢測信號增幅（標準化處理），然后對二值化信號設定閾值。對檢測出超過閾值的信號的像素位置信息和信號強度進行列表。根據規定條件，制成準缺陷圖像數據。利用準缺陷圖像的大小、形狀、色調深淺、位置等參數對檢測到的圖像進行細致判斷，判定檢測到的圖像是否是缺陷。

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導入表面缺陷檢測系統的準備工作

2.1檢查缺陷的確定

特殊鋼產品上的卷取劃傷、刮傷、剝落異物壓入等非周期性表面缺陷是表面缺陷檢測系統應檢查出來的缺陷，并且要表明缺陷位置。可用切取試樣方法進行檢查的周期性缺陷不在表面缺陷檢測系統的檢查范圍之內。表面缺陷檢測系統攝像機和光源的角度不同，缺陷顯示的外觀也不同。因此在檢查前，要確定要檢查的缺陷并精準設定表面缺陷檢測系統攝像機和光源的角度。

2.2表面缺陷檢測系統的設置位置。

保證表面缺陷檢測系統檢查精度的最重要的因子是通板線（帶鋼輸送線）的穩定性。如圖3所示，當通板線不穩定時，攝像機接受的信號波形混亂。為了防止波形混亂導致誤檢，就要降低閾值，這樣就降低了表面缺陷檢測系統的檢查能力。因此，表面缺陷檢測系統應設置在張緊輥等大直徑輥和展開角大的位置。或者，如圖5所示，在通板線上安裝有展開角的檢查輥。

1號、2號帶鋼縱剪線沒有現成的大展開角輥，所以，安裝了圖4所示的新檢查輥。

2.3表面缺陷檢測系統的選定

國內外有許多廠家銷售圖像識別式表面缺陷檢測系統，其性能、價格多種多樣。大所以在選定表面缺陷檢測系統的類型時，采集了實際缺陷試樣和油污、退火花紋等對產品無害但外觀與正常帶鋼表面不同的非缺陷試樣，利用廠家的試驗機進行評價試驗。

1號、2號帶鋼縱剪線的表面缺陷檢測系統進行了表2所示項目的評價試驗，達到選定標準的設備技術條件見表2。

表面缺陷檢測系統在帶鋼的正面和背面都設置了低角度和高角度兩種攝像機。用這兩種攝像機進行缺陷檢查，并導入缺陷圖像參數綜合判定系統，將有害缺陷與無害的油污、退火花紋區別開來，防止了誤判。

如果選定了不符合表2要求的表面缺陷檢測系統，則會產生在帶鋼高速通板中不能進行檢查的區間和出現上萬個缺陷圖像不得不由人工進行判定的困境。因此使用這種不符合表2要求的表面缺陷檢測系統，不能建立產品質量保證體系。

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表面缺陷檢測系統的調整

特殊鋼帶鋼的生產流程是退火-冷軋-脫脂-平整軋制。制造條件決定帶鋼的光澤度、油污程度、有無油斑、有無退火花紋等。為了使表面缺陷檢測系統具有要求的檢查功能，必須使表面缺陷檢測系統滿足表3所示的最佳處理條件、閾值、判定條件等。如圖5所示，在表面缺陷檢測系統中構建了自動設定最佳標準化處理條件、閾值、判定條件的機構，實現了帶鋼表面缺陷的高精度檢查體制。

3.1標準化處理的設定

帶鋼的光澤度不同，對光源光線的反射量也不同。因此本表面缺陷檢測系統針對帶鋼的各種光澤度設定檢查條件，調整標準化處理的設定值。

3.2缺陷信號閾值的調整實例

3.2.1缺陷識別范圍優化

為了提高缺陷判定規則的精度，應增多缺陷輪廓、色調的準確數據。對缺陷信號閾值進行調整后可以全部檢查出帶鋼上具有缺陷特征的部分。雖然也可以檢查出油污、退火花紋，但對表面缺陷檢測系統的判定規則進行調整后，可以識別出這些非缺陷。

3.2.2根據帶鋼原板狀態調整缺陷信號閾值

來自上游工序的油附著狀態帶鋼和張力狀態帶鋼常常進入實際的帶鋼縱剪線上，因此在表面缺陷檢測系統進行檢查時，帶鋼正面背面會產生異常信號。例如，對邊部30mm內涂油不完全的光澤度極高的帶鋼進行檢查時，帶鋼邊部30mm內不論有無缺陷，在正面低角度攝像機視野內，由于與帶鋼其他部位外觀不同，都識別為缺陷，而發生帶鋼全長缺陷誤判（圖6）。

表4是帶鋼表面缺陷的匯總。在圖6的情況下，降低了帶鋼邊部30mm內區間的缺陷閾值，使系統不發生帶鋼全長缺陷誤判。

為了準確判定缺陷，應準確掌握缺陷的特征（如表4），并使用正面（高角）攝像機和背面（低角）攝像機，調整缺陷判定標準，不使缺陷流出廠外。

3.3判定標準的調整

表面缺陷檢測系統缺陷判定標準的調整要使用100多個參數（缺陷大小、長寬比、明暗度等），所以，利用人工將缺陷判定標準調整到最佳程度極為困難。為此，導入了缺陷判定標準設定的支援系統，用于缺陷判定標準設定。

為了利用AI進行缺陷判定標準設定，要對AI進行與人工檢查員同樣的教育。為此，建立了有害缺陷和無害花樣的數據庫。數據庫的數據應盡可能多。1號帶鋼縱剪線的缺陷判定標準設定支援系統數據庫中有2.3萬個圖像數據，2號帶鋼縱剪線的缺陷判定標準設定支援系統數據庫中有3萬個圖像數據。根據這些數據設定缺陷判定標準。

本文為部分內容，全文請參閱《世界金屬導報》29期B06。