TWI393597B - Detection system of steel surface defects and its detection method - Google Patents

Detection system of steel surface defects and its detection method Download PDF

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鋼胚表面缺陷檢測系統及其檢測方法
本發明係關於一種表面缺陷檢測系統及其檢測方法,特別是一種鋼胚表面缺陷檢測系統及其檢測方法。
一般習知小鋼胚表面缺陷檢測方法為待鋼胚冷後用目視或磁粉探傷,其距生產時間較久。習知檢測方法在軋延過程無表面缺陷檢測設備,無法向煉鋼場回饋鑄胚品質資訊、即時反應軋機狀況,以避免大量不良品產出及舒緩研磨負荷量。由於小鋼胚軋機速度慢,約每秒1公尺,而且軋輥間有間隙,因此鋼胚表面未經前一軋機軋延部位佈滿銹皮。除此之外,由於大鋼胚焰切過程會有毛邊殘留,而這些毛邊在軋機上隨處掉落,再加上輥輪冷卻水噴濺,另外還需防範因軋機不順造成鋼胚推擠攏起的衝擊與排除時作業的碰撞,環境相當惡劣。
先前技術文獻美國專利第US 7,460,703(Apparatus and method for detecting surface defects on a workpiece such asa rolled/drawn metal bar),其揭示之系統具有四組線型攝影機(更多支攝影機型不易組裝);取像方式為外加強光之亮場影像;機箱分成兩層,下層有水冷導管、攝影機、攝影機位移驅動機、反射鏡組、光纖、聚光透鏡組、吸塵引管,上層則放了4具高功率燈,藉光纖分散到圍繞被測物取像點兩邊環上多個聚焦半圓柱透鏡。
該美國專利具有以下缺點:1、被檢物進入該檢測設備之入口端為一水冷導管,管徑可允許的被測物翹起度不適合水平/垂直軋機的小鋼胚產線,另外,其吸塵管無法吸取鋼胚所掉落之毛邊。2、其系統無除銹裝置,因此鋼胚上之銹皮嚴重影響缺陷偵測。3、投光系統由金屬燈、光纖、集聚光透鏡組作成,聚光透鏡受高溫很容易碎裂,造成投光亮度不均勻,而且聚光透鏡用鋁箔包覆,維護不易。4、其保護系統是將攝影機及條鋼包在一保護箱內,致需要一強大冷卻系統。
因此,有必要提供一創新且具進步性的鋼胚表面缺陷檢測系統及其檢測方法,以解決上述問題。
本發明提供一種鋼胚表面缺陷檢測系統,其包括:複數個光源裝置、複數個面型影像擷取裝置及一影像資料處理裝置。該等光源裝置設置於一鋼胚之周圍。該等面型影像擷取裝置設置於該鋼胚之周圍,且每一面型影像擷取裝置面對該鋼胚之一表面,用以擷取包含該鋼胚表面之至少一影像。該影像資料處理裝置依據該等面型影像擷取裝置擷取之每一影像及一設定決策規則判斷每一影像是否具有缺陷。
本發明另提供一種鋼胚表面缺陷檢測方法,包括以下步驟:
(a) 設置複數個光源裝置及複數個面型影像擷取裝置於一鋼胚之周圍,每一面型影像擷取裝置面對該鋼胚之一表面;
(b) 擷取至少一影像;
(c) 若該影像包括該鋼胚之表面之影像,將每一影像進行亮度正規化;
(d) 偵測每一影像中之可能缺陷區域;及
(e) 依據每一影像之可能缺陷區域計算其相應之可能缺陷特徵,並依據每一影像之可能缺陷特徵判斷是否為缺陷,且依據一設定決策規則,判斷相應之影像是否存在缺陷。
本發明之鋼胚表面缺陷檢測系統及檢測方法可即時檢出鋼胚之缺陷,且可再以網頁方式顯示檢測結果,其可用來判斷製程的穩定性及鋼種品級特徵,並且可向煉鋼場回饋鑄胚品質資訊、即時反應軋機狀況,避免大量不良品產出,也可舒緩研磨負荷量。
圖1顯示本發明較佳實施例之鋼胚表面缺陷檢測系統之示意圖;圖2顯示本發明較佳實施例之鋼胚表面缺陷檢測系統之除銹機構及清潔機構之配置示意圖。配合參考圖1及圖2,在本實施例中,該鋼胚表面缺陷檢測系統1包括:複數個光源裝置11、複數個面型影像擷取裝置12、至少一除銹機構13及一影像資料處理裝置(圖未示出)。
該等光源裝置11設置於一鋼胚2(例如菱形小鋼胚)之周圍。在本實施例中,該等光源裝置11係設置於該鋼胚2之各角之相對位置。較佳地,每一光源裝置11與該鋼胚2之距離為0.5~1.5公尺。該等光源裝置11投射之光源中,紅光之強度低於綠光、藍光之強度。較佳地,該等光源裝置11投射之光源中,紅光強度比綠光、藍光強度之倍比係為0.2~1.0,該等光源裝置11投射之光源之亮度,其強度係大於該鋼胚2所散發出之光的1.3倍。
該等面型影像擷取裝置12設置於該鋼胚2之周圍,且每一面型影像擷取裝置12面對該鋼胚2之一表面,用以擷取包含該鋼胚2表面之至少一影像。較佳地,每一面型影像擷取裝置12與該鋼胚2之距離為0.5~1.5公尺。在本實施例中,該等面型影像擷取裝置12係為面型攝影機且與該等光源裝置11間隔設置,每一面型影像擷取裝置12之取像方向與相應光源裝置11之投光方向之夾角θ較佳係為35~55度。較佳地,每一面型影像擷取裝置12更以外罩(如鋼質保護箱)並用壓縮空氣予以冷卻及防塵。
在本實施例中,位於該檢測系統1之下方(圖1之下方)另設有一隔板14、一清潔單元15及一視窗16(如圖2所示)。該視窗16(例如:玻璃窗)設置於該隔板14,位於該檢測系統1下方之光源裝置11投射之光源通過該視窗16投射至該鋼胚2,該清潔單元15設置於該隔板14之上方相對位置。
該至少一除銹機構13面對該鋼胚2(圖2),其除銹範圍係涵蓋0.3~0.8的鋼胚2之側面寬度。較佳地,該鋼胚表面缺陷檢測系統1係包括二除銹機構13,且該二除銹機構13係相對地設置於該鋼胚2之二對角。在本實施例中,該除銹機構13係為氣水混合除銹噴頭機構。該除銹機構13可移除該鋼胚2表面之銹皮,如此可減少缺陷偵測及辨識之干擾。
在本實施例中,該除銹機構13設計為四管氣/水混和機構,其可用較少量之水以流速快之壓縮氣體輔助衝力將鋼胚2上酥鬆之銹皮吹除,以提升缺陷偵測及辨識能力。較佳地,該除銹機構13之除銹方向係與該鋼胚2之移動方向(圖2之箭頭方向)相反。
經由該除銹機構13移除後落在該隔板14及/或該視窗16上之銹皮、鋼胚所掉落之毛邊以及製程中之粉塵,其可利用該清潔單元15清除。舉例說明,該清潔單元15可提供一水流,利用水流可將銹皮、鋼胚所掉落之毛邊及/或粉塵沿著該隔板14移除。
該影像資料處理裝置依據該等面型影像擷取裝置擷取之每一影像及一設定決策規則判斷每一影像是否具有缺陷,例如,利用類神經網路與該設定決策規則,以判斷該影像是否存在缺陷,且可進一步判斷缺陷之種類(例如:轉角裂縫、夾渣、海綿狀、撕裂、線縫以及經軋延所形成之缺陷如重面、刮傷、剝片、輥痕等缺陷)。
在本實施例中,該影像資料處理裝置係依據每一影像之複數個可能缺陷特徵及該設定決策規則判斷每一影像之缺陷。該等可能缺陷特徵係包括直線型缺陷特徵及區域型缺陷特徵。該直線型缺陷特徵包括灰度、灰度梯度、長度、寬度、長寬比及位置至少其中之一,該區域型缺陷特徵包括灰度、灰度梯度、周長、面積、形狀及位置至少其中之一。每一缺陷可以一缺陷特徵組表示,例如,一缺陷係以包括灰度、灰度梯度及位置之缺陷特徵組表示。
圖3顯示本發明較佳實施例之鋼胚表面缺陷檢測檢測方法之流程圖。配合參考圖1、圖2及圖3,先設置複數個光源裝置11及複數個面型影像擷取裝置12於一鋼胚2之周圍,每一面型影像擷取裝置12面對該鋼胚2之一表面。在本實施例中,本發明之鋼胚表面缺陷檢測系統1更設置至少一除銹機構13,該至少一除銹機構13面對該鋼胚2。
參考步驟S31,擷取至少一影像。參考步驟S32,若該影像包括該鋼胚2之表面之影像,將每一影像進行亮度正規化之步驟S33;若該影像不包括該鋼胚2之表面之影像,結束鋼胚表面缺陷檢測檢測流程。
在本實施例中,在步驟S32中,若該影像包括該鋼胚2之表面之影像,較佳地另進行一框選影像處理區域(Region of Interest,ROI)之步驟,以選擇該影像中最適當進行影像處理之區域範圍。
參考步驟S34,偵測每一影像中之可能缺陷區域。在本實施例中,步驟S34包括一直線型缺陷偵測步驟及區域型缺陷偵測步驟,以偵測每一影像之可能缺陷區域之直線型缺陷及區域型缺陷。參考步驟S35,結合包含直線型缺陷之區域及包含區域型缺陷之區域(區域增長+合併),以形成該可能缺陷區域。
進行一可能缺陷區域判斷步驟S36,若該可能缺陷區域判斷為存在可疑區域,進行步驟S37,依據每一影像之可能缺陷區域計算其相應之可能缺陷特徵,且依據每一影像之可能缺陷特徵判斷是否為缺陷;若該可能缺陷區域判斷為不包括可疑區域,結束鋼胚表面缺陷檢測檢測流程。
在本實施例中,在步驟S37中係依據每一影像之可能缺陷區域計算其相應之直線型缺陷特徵及區域型缺陷特徵。該直線型缺陷特徵係包括灰度、灰度梯度、長度、寬度、長寬比及位置至少其中之一,該區域型缺陷特徵係包括灰度、灰度梯度、周長、面積、形狀及位置至少其中之一。每一缺陷可以一缺陷特徵組表示,例如,一缺陷係以包括灰度、灰度梯度及位置之缺陷特徵組表示。
在本實施例中,其係利用類神經網路與該設定決策規則,以判斷該影像是否存在缺陷。若判斷該影像存在缺陷,進行步驟S38,依據一設定決策規則判斷缺陷之種類,進一步判斷缺陷之種類(例如:轉角裂縫、夾渣、海綿狀、撕裂、線縫以及經軋延所形成之缺陷如重面、刮傷、剝片、輥痕等缺陷);若判斷該影像不存在缺陷,結束鋼胚表面缺陷檢測檢測流程。
本發明之鋼胚表面缺陷檢測系統及檢測方法可即時檢出上游煉鋼製程所帶下來之缺陷如轉角裂縫、夾渣、海綿狀、撕裂線縫以及經軋延所形成之缺陷如重面、刮傷、剝片、輥痕等缺陷。並且,檢測出之缺陷可再以網頁方式(例如透過網路伺服電腦)顯示檢測結果。舉例而言,面型影像擷取裝置擷取之影像經取像電腦進行第一階段篩選(計算及判斷缺陷),然後至第二階段與一辨識資料(ID,例如相應之鋼胚爐號、軋滾編號、鋼種...等)整合,經進行缺陷自動分類,最後將缺陷資訊寫入一資料庫中。存入資料庫的缺陷資訊與生產之鋼胚爐號、鋼種等資訊可用來做統計分析,來判斷製程的穩定性及鋼種品級特徵。並且,使用者可透過綱路藉網頁方式瀏覽缺陷資訊及統計結果。
再者,本發明之鋼胚表面缺陷檢測系統在高溫、高水氣的軋機上對鋼胚表面作檢測,除可向煉鋼場回饋鑄胚品質資訊,亦可即時反應軋機狀況,避免大量不良品產出,也可舒緩研磨負荷量。
上述實施例僅為說明本發明之原理及其功效,並非限制本發明,因此習於此技術之人士對上述實施例進行修改及變化仍不脫本發明之精神。本發明之權利範圍應如後述之申請專利範圍所列。
1...本發明之鋼胚表面缺陷檢測系統
2...鋼胚
11...光源裝置
12...面型影像擷取裝置
13...除銹機構
14...隔板
15...清潔單元
16...視窗
圖1顯示本發明鋼胚表面缺陷檢測系統之示意圖;
圖2顯示本發明較佳實施例之鋼胚表面缺陷檢測系統之除銹機構及清潔機構之配置示意圖;及
圖3顯示本發明鋼胚表面缺陷檢測檢測方法之流程圖。
1...本發明之鋼胚表面缺陷檢測系統
2...鋼胚
11...光源裝置
12...面型影像擷取裝置

Claims (18)

  1. 一種鋼胚表面缺陷檢測系統,包括:複數個光源裝置,設置於一鋼胚之周圍,該等光源裝置投射之光源中,紅光強度比綠光、藍光強度之倍比係為0.2~1.0;複數個面型影像擷取裝置,設置於該鋼胚之周圍,且每一面型影像擷取裝置面對該鋼胚之一表面,用以擷取包含該鋼胚表面之至少一影像;及一影像資料處理裝置,依據該等面型影像擷取裝置擷取之每一影像及一設定決策規則判斷每一影像是否具有缺陷。
  2. 如請求項1之鋼胚表面缺陷檢測系統,其中該等光源裝置係設置於該鋼胚之各角之相對位置。
  3. 如請求項1之鋼胚表面缺陷檢測系統,其中該等面型影像擷取裝置係為面型攝影機。
  4. 如請求項1之鋼胚表面缺陷檢測系統,其中每一面型影像擷取裝置之取像方向與相應光源裝置之投光方向之夾角係為35~55度。
  5. 如請求項1之鋼胚表面缺陷檢測系統,其中該等光源裝置投射之光源之亮度,其強度係大於該鋼胚所散發出之光的1.3倍。
  6. 如請求項1之鋼胚表面缺陷檢測系統,其中每一光源裝置及每一面型影像擷取裝置與該鋼胚之距離為0.5~1.5公尺。
  7. 如請求項1之鋼胚表面缺陷檢測系統,另包括一隔板、一清潔單元及一視窗,設置於該檢測系統之下方,該視窗設置於該隔板,該光源裝置投射之光源通過該視窗投射至該鋼胚,該清潔單元設置於該隔板之上方相對位置。
  8. 如請求項1之鋼胚表面缺陷檢測系統,另包括至少一除銹機構,面對該鋼胚,其除銹範圍係涵蓋0.3~0.8的鋼胚側面寬度。
  9. 如請求項8之鋼胚表面缺陷檢測系統,其中該除銹機構係為氣水混合除銹噴頭機構。
  10. 如請求項1之檢測系統,其中每一影像另包括複數個可能缺陷特徵,該等可能缺陷特徵包括直線型缺陷特徵及區域型缺陷特徵。
  11. 如請求項10之鋼胚表面缺陷檢測系統,其中該直線型缺陷特徵包括灰度、灰度梯度、長度、寬度、長寬比及位置至少其中之一,該區域型缺陷特徵包括灰度、灰度梯度、周長、面積、形狀及位置至少其中之一。
  12. 一種鋼胚表面缺陷檢測方法,包括以下步驟:(a)設置複數個光源裝置及複數個面型影像擷取裝置於一鋼胚之周圍,每一面型影像擷取裝置面對該鋼胚之一表面,該等光源裝置投射之光源中,紅光強度比綠光、藍光強度之倍比係為0.2~1.0;(b)擷取至少一影像;(c)若該影像包括該鋼胚之表面之影像,將每一影像進 行亮度正規化;(d)偵測每一影像中之可能缺陷區域;及(e)依據每一影像之可能缺陷區域計算其相應之可能缺陷特徵,並依據每一影像之可能缺陷特徵判斷是否為缺陷,且依據一設定決策規則判斷缺陷之種類。
  13. 如請求項12之鋼胚表面缺陷檢測方法,其中在步驟(a)中另包括設置至少一除銹機構之步驟,該至少一除銹機構面對該鋼胚,其除銹範圍係涵蓋0.3~0.8的鋼胚側面寬度。
  14. 如請求項12之鋼胚表面缺陷檢測方法,其中在步驟(c)中若該影像包括該鋼胚之表面之影像,另進行一框選影像處理區域(Region of Interest,ROI)之步驟。
  15. 如請求項12之鋼胚表面缺陷檢測方法,其中在步驟(d)中偵測之每一影像之可能缺陷區域包括直線型缺陷及區域型缺陷。
  16. 如請求項15之鋼胚表面缺陷檢測方法,其中在步驟(e)之前另包括一結合包含直線型缺陷之區域及包含區域型缺陷之區域,以形成該可能缺陷區域之步驟。
  17. 如請求項16之鋼胚表面缺陷檢測方法,其中在步驟(e)中依據每一影像之可能缺陷區域計算其相應之直線型缺陷特徵及區域型缺陷特徵。
  18. 如請求項17之鋼胚表面缺陷檢測方法,其中該直線型缺陷特徵包括灰度、灰度梯度、長度、寬度、長寬比及位置至少其中之一,該區域型缺陷特徵包括灰度、灰度梯 度、周長、面積、形狀及位置至少其中之一。
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