通过CCD检测来进行钢件的缺陷检测

世界上大多数钢材都是通过连续（立式）铸造工艺制造的，该工艺于1950年代后期引入。在这种高效的过程中，金属被固化成半成品，然后被送到精轧机。半成品容易因铸造程序而导致表面缺陷，需要在发货前进行检查。

在最突出的损坏类型中，半成品金属中的纵向裂纹经常发生。非接触式在线检查和裂缝检测是由计算机视觉系统完成的，该系统主要由灰度采集模式组成。手动检查手段可以包括超声，磁粉和热电偶。但是，这些方法很慢，而可以在生产过程中在线放置自动无接触程序（例如激光扫描）以进行连续检查。

检测到陶瓷裂纹

必须调整基于视觉的检查系统，以减少误报的警报。特定的缺陷类型规定了用于检测它们的方法。对于裂纹检测，制造商可能希望调整算法以检测特定长度，形状和深度的裂纹。在这种情况下，需要对板进行三维分析以确定裂纹深度。

CCD检测的第一步是实际检测裂纹。通过灰度分析，基于形态分割的算法是检测初始裂纹区域的简单选择。然后进行3维可疑裂纹的表征，以减少误报。对可疑裂纹的表面形状进行分割和提取，可以辨别真假阳性检测。

为了促进裂纹检测（在算法开发者端）和生产线（在制造商端）的成功，研究表面损伤的特征很重要。为此，可以对检测到的裂纹进行三维重建，并将其几何特征（例如深度和分支）输入分类器。表面信息用于通过使用相关信息来训练分类器，使它们能够对特定起源的裂缝进行分类。

CCD检测使用非破坏性和无接触方法的裂纹检查在行业中已广泛使用。从小型电子零件到笨重的木材，陶瓷和羊毛，基于工业视觉的检查具有高可重复性和可靠性，因此具有成本效益。没有一个单一的算法可以在所有情况下运行，因此必须根据生产的性质调整检查算法。

点击次数：更新时间：2020-12-15 22:44:20 【打印此页】【关闭】