CN103994999A - 热轧百事泰表面检测系统花纹板破豆缺陷的检测装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种热轧百事泰表面检测系统花纹板破豆缺陷的检测装置及方法，属于热轧带钢表面检测技术领域。所述热轧百事泰表面检测系统花纹板破豆缺陷的检测方法包括步骤1，通过配置文件增加花纹板材料组；步骤2，应用标准边部检测模块；步骤3，将传统的热轧专用区域检测模块的检测灵敏度设定为0%，纹理适应度设为100%；步骤4，采用敏感区域检测模块；步骤5，对正常花纹基板收集30-50个基体样本，对破豆缺陷的样本收集50-80个缺陷样本；步骤6，通过系统软件程序的后处理文件设置使系统对花纹板破豆缺陷具有操作界面报警功能。本发明热轧百事泰表面检测系统花纹板破豆缺陷的检测方法不会造成系统缺陷溢出，有效避免了轧辊破豆造成的批量质量事故。

Description

热轧百事泰表面检测系统花纹板破豆缺陷的检测装置及方法

技术领域

本发明涉及热轧带钢表面检测技术领域，特别涉及一种热轧百事泰表面检测系统花纹板破豆缺陷的检测装置及方法。

背景技术

花纹板作为一种热轧专用板，主要用于结构建筑防滑、车辆使用和门板装饰材料等。目前影响花纹板表面质量的缺陷主要是花纹板的破豆缺陷，该缺陷主要是由于薄规格的花纹板轧制不稳定，或者花纹辊设计不合理造成轧辊豆粒破损，后续轧制中破损的豆粒印到带钢上造成的。若该缺陷不及时发现，很容易造成批量的质量事故。且破豆缺陷不但影响美观，严重破豆处容易应力集中产生裂纹，影响客户使用，造成质量异议。

目前，由于花纹板使用传统的热轧表面缺陷检测方法，花纹板整个基板的豆粒全部被检测为缺陷，导致系统检测缺陷过多，无法进行正常的缺陷处理，系统溢出情况严重，无法检测到真正的破豆缺陷，破豆缺陷的检出率低于50%，有可能导致系统缺陷溢出，而且不能保证花纹板破豆缺陷的100%检出，会发生轧辊破豆造成的批量质量事故。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种不会造成系统缺陷溢出，而且还能保证花纹板破豆缺陷的100%检出，有效避免了轧辊破豆造成的批量质量事故的热轧百事泰表面检测系统花纹板破豆缺陷的检测方法。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种热轧百事泰表面检测系统花纹板破豆缺陷的检测方法，其特征在于，包括设定花纹板材料组的参数；根据设定的花纹板材料组的参数，设定花纹板边部检测灰度临界值，设定花纹板区域检测灵敏度参数，对花纹板进行敏感区域检测；采集正常花纹基板的基体样本及破豆缺陷的样本，对两种缺陷样本进行分类训练并逐步优化；采集需检测的花纹板的图片参数；根据分类训练并逐步优化的结果对设定的花纹板边部检测灰度临界值、花纹板区域检测灵敏度参数、对花纹板进行敏感区域检测的结果及采集到的需检测的花纹板的图片参数进行分类处理；根据分类处理结果，对花纹板破豆缺陷进行报警。

进一步地，所述花纹板材料组的参数包括材料属性参数及分类器属性参数。

进一步地，所述花纹板区域检测灵敏度参数包括将传统的热轧专用区域的检测灵敏度设定为0%，纹理适应度设为100%。

进一步地，所述分类处理包括收集正常花纹板基体图片及各种典型花纹板破豆缺陷，开始进行离线分类测试，选取带钢作为参考数据，查看离线检测分类效果，达不到预期，则继续增加破豆缺陷样本图片，继续进行分类优化，直到分类效果达到95%。

根据本发明的一个方面，提供一种热轧百事泰表面检测系统花纹板破豆缺陷的检测装置，包括检测参数设定模块，用于设定花纹板材料组的参数；标准边部检测模块，用于设定花纹板边部检测灰度临界值；传统热轧专用区域检测模块，用于设定花纹板区域检测灵敏度参数；敏感区域检测模块，用于对花纹板进行敏感区域检测；CCD高速摄像系统，用于采集所述钢板表面图片；分类器，用于采集正常花纹基板的基体样本及破豆缺陷的样本，对两种缺陷样本进行分类训练并逐步优化；后处理模块，用于对花纹板破豆缺陷进行报警。

进一步地，所述花纹板材料组的参数包括材料属性参数及分类器属性参数。

进一步地，传统热轧专用区域检测模块参数设定包括将传统的热轧专用区域检测模块的检测灵敏度设定为0%，纹理适应度设为100%。

进一步地，所述分类器包括：收集模块，用于收集正常花纹板基体图片及各种典型花纹板破豆缺陷；处理模块，用于进行离线分类测试，选取带钢作为参考数据，查看离线检测分类效果，达不到预期，则继续增加破豆缺陷样本图片，继续进行分类优化，直到分类效果达到95%。

本发明提供的一种热轧百事泰表面检测系统花纹板破豆缺陷的检测方法通过设定花纹板材料组的参数，根据设定的花纹板材料组的参数，设定花纹板边部检测灰度临界值，根据设定的花纹板材料组的参数，设定花纹板区域检测灵敏度参数，根据设定的花纹板材料组的参数，对花纹板进行敏感区域检测，采集正常花纹基板的基体样本及破豆缺陷的样本，对两种缺陷样本进行分类训练并逐步优化，然后采集需检测的花纹板的图片参数，根据分类训练并逐步优化的结果对设定的花纹板边部检测灰度临界值、花纹板区域检测灵敏度参数、对花纹板进行敏感区域检测的结果及采集到的需检测的花纹板的图片参数进行处理，根据处理结果，对花纹板破豆缺陷进行报警，提醒操作人员及时发现缺陷并更换花纹辊，避免出现批量质量问题，这样不会造成系统缺陷溢出，而且还能保证花纹板破豆缺陷的100%检处，有效避免了轧辊破豆造成的批量质量事故。

附图说明

图1为本发明实施例提供的热轧百事泰表面检测系统花纹板破豆缺陷的检测方法的原理示意图；

图2为本发明实施例提供的热轧百事泰表面检测系统花纹板破豆缺陷的检测方法具体实施实例的检出破豆缺陷个数；

图3为本发明实施例提供的百事泰检测的破豆缺陷的示意图；

图4为本发明实施例提供的实际带钢破豆缺陷的示意图；

图5为轧辊对应位置的豆粒破损的示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种热轧百事泰表面检测系统花纹板破豆缺陷的检测装置，包括CCD高速摄像系统、检测参数设定模块、分类器、标准边部检测模块、传统热轧专用区域检测模块、敏感区域检测模块及后处理模块。检测参数设定模块，用于设定花纹板材料组的参数。花纹板材料组的参数包括材料属性参数及分类器属性参数。标准边部检测模块，用于设定花纹板边部检测灰度临界值。标准边部检测模块用于找带钢的板边，摄像头拍摄时会拍到带钢的边部及边部之外的非带钢区域，设置标准边部检测模块的临界灰度值就可以实现准确捕捉带钢边部。带钢的灰度值一般都比环境的灰度大很多，通过设置临界灰度值可以准确捕捉带钢的板边，在板边之内的缺陷进行检测及分类，板边之外的即是非带钢，不进行检测和分类，边部检测灰度临界值设为40-70。传统热轧专用区域检测模块，用于设定花纹板区域检测灵敏度参数。传统的热轧专用区域检测模块的检测灵敏度设定为0%，纹理适应度设为100%。热轧专用区域检测模块主要是对整个带钢通常进行的检测，这个模块一般检测灵敏度不会太高，因为太高的话会造成图片量太大，系统处理不过来，无法正确的检测和分类缺陷。敏感区域检测模块，用于对花纹板进行敏感区域检测。采用敏感区域检测模块这样能有效避免通卷检测造成的系统溢出，无法检测到真正的破豆缺陷，而不需要进行通卷检测，可以设定带钢开始检测的米数（即从距离带钢头部多少米以后才开始检测），检测的周期（后续每隔多少米再检测一次）以及每个周期的检测长度（每个检测周期有多长），且花纹板破豆缺陷都是由于花纹辊豆粒破损造成的，这些缺陷都是周期性的，只要保证每个检测周期大于轧辊的辊径周期，即可准确检测出破豆缺陷。CCD高速摄像系统，用于采集所述钢板表面图片。分类器，用于采集正常花纹基板的基体样本及破豆缺陷的样本，对两种缺陷样本进行分类训练并逐步优化。分类器包括收集模块及处理模块。收集模块用于收集正常花纹板基体图片及各种典型花纹板破豆缺陷。处理模块，用于进行离线分类测试，选取带钢作为参考数据，查看离线检测分类效果，达不到预期，则继续增加破豆缺陷样本图片，继续进行分类优化，直到分类效果达到95%。后处理模块，用于对花纹板破豆缺陷进行报警。后处理模块设置使系统对花纹板破豆缺陷具有操作界面报警功能，提醒操作人员及时发现缺陷并更换花纹辊，避免出现批量质量问题。花纹板破豆缺陷分类率达到最佳时，通过应用后处理文件，对花纹板破豆缺陷进行操作界面的报警，报警规则设定为，只要发现破豆缺陷数量>=1，操作界面的钢卷ID号立即改变颜色提醒操作人员。

在材料组中增加花纹板材料组，对花纹板的检测设定单独的检测参数有效避免与其他带钢检测模式混淆。花纹板材料组的边部检测设定参数如下：应用标准边部检测模块，边部检测灰度临界值设为40-70，这样可以实现带钢板边的准确捕捉。花纹板材料组的区域检测灵敏度设定参数如下：检测灵敏度为0%，纹理适应度设为100%，设定的目的在于花纹板检测不进行传统的热轧缺陷检测模式。采用敏感检测区域检测模块，每隔一定的周期进行检测。从距带头100-200米开始，每隔300米进行一次长5-10米的检测，用于检测花纹板的破豆现象，其余区域不进行检测。监控人员仅仅需要查看5-10米内的图像是否有破豆现象，即可实现整卷带钢的判定。因为破豆缺陷都是由于花纹辊豆粒破损造成的，根据辊径大小算出破豆缺陷的周期，只需保证每次周期性检测都至少有2个缺陷出现即可。这种设定方法既保证破豆缺陷的检出，又避免过多的图片拍摄，造成系统溢出无法检测真正的缺陷。减轻系统存储压力及加速人员对缺陷的判定。收集正常花纹板基体图片30-50个，收集各种典型花纹板破豆缺陷50-80个，开始建立分类器进行离线测试，选取20卷带钢作为参考数据，查看离线检测分类效果，若效果不佳，则继续增加破豆缺陷样本图片5-10个，继续建立分类器优化，直到分类效果达到95%。花纹板破豆缺陷分类率达到最佳时，通过应用后处理程序，对花纹板破豆缺陷进行操作界面的报警，报警规则设定为：只要发现破豆缺陷数量>=1，操作界面的钢卷ID号立即改变颜色，提醒操作人员及时更换花纹辊，避免批量质量事故。

参见图1，本发明实施例提供了一种热轧百事泰表面检测系统花纹板破豆缺陷的检测方法，包括：

设定花纹板材料组的参数；花纹板材料组的参数包括材料属性参数及分类器属性参数。

根据设定的花纹板材料组的参数，设定花纹板边部检测灰度临界值，设定花纹板区域检测灵敏度参数，对花纹板进行敏感区域检测。

采集正常花纹基板的基体样本及破豆缺陷的样本，对两种缺陷样本进行分类训练并逐步优化。采集正常花纹基板收集30-50个基体样本，对破豆缺陷的样本收集50-80个缺陷样本，对两种缺陷样本新建分类器进行训练并逐步优化，使得分类率达到95%以上。收集正常花纹板基体图片30-50个，收集各种典型花纹板破豆缺陷50-80个，开始建立分类器进行离线测试，选取20卷带钢作为参考数据，查看离线检测分类效果，达不到预期，则继续增加破豆缺陷样本图片5-10个，继续建立分类器优化，直到分类效果达到95%。

采集需检测的花纹板的图片参数。

根据分类训练并逐步优化的结果对设定的花纹板边部检测灰度临界值、花纹板区域检测灵敏度参数、对花纹板进行敏感区域检测的结果及采集到的需检测的花纹板的图片参数进行处理。

根据处理结果，对花纹板破豆缺陷进行报警。

当使用本发明热轧百事泰表面检测系统花纹板破豆缺陷的检测方法时。进行了213卷花纹板的检测实验，涉及钢种为Q235BBW、SS400BW、Q215BBW，Q235BBW钢种2.0X1150，SS400BW和Q215BBW钢种规格为2.0×1250。

1，设定所有后缀为“BW”的钢种为花纹板钢种，材料组id为6。

2，设置边部检测灰度临界值设为50。

3，不采用传统的热轧专用区域检测模块，将其检测灵敏度为0%，纹理适应度设为100%。

4，从距带头100米开始，每隔300米进行一次长5米检测。按照1580产线F7轧辊周期来算，破豆缺陷周期应为2.2米左右，这样保证能在一个检测周期内至少检测两个破豆缺陷。

5、收集典型花纹板基本图片40个，花纹板破豆缺陷65个建立分类器并逐步优化，最终破豆缺陷的分类率达到98%。

6，后处理报警模块设定如下：当带钢出现破豆缺陷数量>=1，激发操作界面的钢卷ID号立即变成绿色，发出报警信息。通过缺陷报警及时提醒操作人员进行换辊避免后续批量缺陷的发生。

7、按照上述方法的设定后，现场安排花纹板生产，并进行检测，共分5次安排轧制213卷，其中3次轧制中出现破豆缺陷，其余卷花纹板表面均良好。通过缺陷报警及时提醒操作人员进行换辊避免后续批量缺陷的发生。本次实验共检出破豆缺陷15个，对实物钢卷开卷对比缺陷检出率情况，缺陷检出及分类率均达到100%。如图3所示，花纹板破豆缺陷百视泰，如图4所示，对应带钢开卷实物的破豆缺陷，如图5所示，轧辊上的豆粒破损。

本发明提供的一种热轧百事泰表面检测系统花纹板破豆缺陷的检测方法通过设定花纹板材料组的参数，根据设定的花纹板材料组的参数，设定花纹板边部检测灰度临界值，根据设定的花纹板材料组的参数，设定花纹板区域检测灵敏度参数，根据设定的花纹板材料组的参数，对花纹板进行敏感区域检测，采集正常花纹基板的基体样本及破豆缺陷的样本，对两种缺陷样本进行分类训练并逐步优化，然后采集需检测的花纹板的图片参数，根据分类训练并逐步优化的结果对设定的花纹板边部检测灰度临界值、花纹板区域检测灵敏度参数、对花纹板进行敏感区域检测的结果及采集到的需检测的花纹板的图片参数进行处理，根据处理结果，对花纹板破豆缺陷进行报警，提醒操作人员及时发现缺陷并更换花纹辊，避免出现批量质量问题，这样不会造成系统缺陷溢出，而且还能保证花纹板破豆缺陷的100%检处，有效避免了轧辊破豆造成的批量质量事故。

最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (8)

1.一种热轧百事泰表面检测系统花纹板破豆缺陷的检测方法，其特征在于，包括：

设定花纹板材料组的参数；

根据设定的花纹板材料组的参数，设定花纹板边部检测灰度临界值，设定花纹板区域检测灵敏度参数，对花纹板进行敏感区域检测；

采集正常花纹基板的基体样本及破豆缺陷的样本，对两种缺陷样本进行分类训练并逐步优化；

采集需检测的花纹板的图片参数；

根据分类训练并逐步优化的结果对设定的花纹板边部检测灰度临界值、花纹板区域检测灵敏度参数、对花纹板进行敏感区域检测的结果及采集到的需检测的花纹板的图片参数进行分类处理；

根据分类处理结果，对花纹板破豆缺陷进行报警。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，设定花纹板材料组的参数包括：设定花纹板材料组的材料属性及分类器属性。

3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，花纹板区域检测灵敏度参数包括：将传统的热轧专用区域的检测灵敏度设定为0%，纹理适应度设为100%。

4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述分类处理包括：收集正常花纹板基体图片及各种典型花纹板破豆缺陷，开始进行离线分类测试，选取带钢作为参考数据，查看离线检测分类效果，达不到预期，则继续增加破豆缺陷样本图片，继续进行分类优化，直到分类效果达到95%。

5.一种热轧百事泰表面检测系统花纹板破豆缺陷的检测装置，用于检测钢板表面的破豆；其特征在于，包括：

检测参数设定模块，用于设定花纹板材料组的参数；

标准边部检测模块，用于设定花纹板边部检测灰度临界值；

传统热轧专用区域检测模块，用于设定花纹板区域检测灵敏度参数；

敏感区域检测模块，用于对花纹板进行敏感区域检测；

CCD高速摄像系统，用于采集所述钢板表面图片；

分类器，用于采集正常花纹基板的基体样本及破豆缺陷的样本，对两种缺陷样本进行分类训练并逐步优化；

后处理模块，用于对花纹板破豆缺陷进行报警。

6.根据权利要求5所述的检测装置，其特征在于，所述花纹板材料组的参数包括：材料属性参数及分类器属性参数。

7.根据权利要求5所述的检测装置，其特征在于，所述传统热轧专用区域检测模块参数设定包括：将传统的热轧专用区域检测模块的检测灵敏度设定为0%，纹理适应度设为100%。

8.根据权利要求5所述的检测装置，其特征在于，所述分类器包括：

收集模块，用于收集正常花纹板基体图片及各种典型花纹板破豆缺陷；

处理模块，用于进行离线分类测试，选取带钢作为参考数据，查看离线检测分类效果，达不到预期，则继续增加破豆缺陷样本图片，继续进行分类优化，直到分类效果达到95%。