安阳钢铁公司开发研制成功的标准件用碳素热轧圆钢,荣获省冶金建材厅1993年度科学技术进步二等奖。 该产品的试制成功,不仅填补了我省的一项空白,而且结束了我省标准件用碳素热轧圆钢长期依靠外省援助的历史,同时促进了我省标准件行业的发展,增加了企业的经济效益和社会效益。据统计:该产品坯材合格率达98％,坯材成材率达95％,锭材综合成材率达79.76％,冷顶锻合格率达88.34％,热轧圆钢表面缺陷检测技术是提高企业产品竞争力、改进生产工艺的关键技术之一,而传统的表面缺陷无损检测技术难以适应高速热轧圆钢生产线需求,为了能够实时在线检测表面缺陷,基于机器视觉的表面缺陷检测技术应运而生,该技术检测速度快、准确率高,而且能够重现产品表面质量情况,因此很多公司企业投入巨资对其进行研究。目前,基于机器视觉的热轧圆钢表面缺陷检测技术在欧美发展的较为成熟,并且已有相关检测系统投入运行,而国内在这方面的研究刚处于起步阶段,与国外差距较大,这在一定程度上影响了我国热轧圆钢产品的市场竞争力,因而此项技术急需发展研究。 首先,开展硬件系统研究。设计了热轧圆钢表面缺陷检测系统总体方案,对相机的个数选择进行了分析,设计了光照系统；根据纵向分辨率检测要求选择了相机的类型和具体型号,根据横向分辨率要求确定了镜头的焦距,并选择出合适的镜头型号,比较了不同光源的特点,选择了适合本课题的光源类型,通过景深的计算验证了所选择硬件的正确性；介绍了图像采集装置,并进行了图像采集实验,分析了各个参数对图像采集的影响,列举了不同类型的圆钢表面图像；分析了热轧圆钢表面图像成像结果,总结了影响圆钢表面成像的三个因素；最后对采集的圆钢表面原始图像特征进行了定性和定量分析。 其次,提出了改进的局部边界搜索算法用于进行圆钢图像的提取,去除了采集的原始图像中存在的无用背景信息,仅保留了圆钢图像信息,减少了图像处理数据,避免了圆钢边界被误检为缺陷的情况；分析了圆钢表面图像中存在的噪声类型,建立了图像退化模型和噪声模型,得出图像中存在的噪声主要为高斯噪声；比较了不同滤波算法对圆钢表面图像的降噪效果,得出最适合本课题的滤波方法；