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通过CCD检测来进行钢件的缺陷检测

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。

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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】
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