带钢表面缺陷检测系统
（无锡创视新科技有限公司李军）
表面质量是带钢质量的一项重要指标，随着科学技术的不断发展，对带钢表面质量的要求越来越高。在市场的激烈竞争条件下，其质量不仅代表企业的形象，而且还是赢得市场的首要条件。如何有效检测带钢表面缺陷的同时加快检测速度是当前带钢缺陷实时检测技术的一个很重要的课题。传统上，冷轧带钢的表面缺陷检测由检测人员通过人眼目光来完成。但是，这种方法存在着很多不足：（1）检测结果容易受检测人员主观因素影响；（2）这种方法只能用于检测运行速度很慢（在50m/min下）的带钢表面；（3）这种方法很难检测到小的缺陷。然而近年来，微电子技术、计算机技术、自动化技术和光电子技术的飞速发展，人工智能、神经网络理论的深化及实用化，和机器视觉被运用到带钢表面缺陷检测以后，带钢表面缺陷检测终于走向了智能自动化的时代。
一、带钢表面缺陷的分类
带钢表面缺陷往往具有多样性、复杂性的特点。不同生产线产生的表面缺陷往往会有不同的特点，同一生产线在不同工艺参数，或工艺参数相同而生产条件不同情况下产生的表面缺陷也有区别。由于带钢表面缺陷的种类太多，为研究方便，本文特提供带钢表面常见的几种缺陷。
1、压入氧化铁
“压入氧化铁”的典型形状见下图
特征：一般粘附在钢板表面，分布于板面局部和全部。外观呈现不规则形状。
成因：轧制节奏快，轧辊材质性能差等原因造成的轧辊表面氧化膜脱落。
2、结疤
“结疤”的典型形状见下图
特征：呈现叶状、羽状、条状、鱼鳞状、舌端状等形状。
成因：铸锭条件不佳或飞溅造成的表面缺陷和皮下气泡等。
3、擦伤
“擦伤”的典型形状见下图
特征：沿轧制方向呈现深浅不一的擦痕。
成因：辊道表面粗糙、磨损、变形或不转动，使钢板与辊道相擦。
4、辊印
“辊印”的典型形状见下图
特征：具有一定间距的凹凸缺陷。
成因：轧辊表面粘有异物压入带钢表面、轧辊材质不佳造成粘辊、带钢焊缝过高而轧制中抬辊不及时引起粘辊造成的。
5、边裂
“边裂”的典型形状见下图
特征：钢板边缘沿长度方向的一侧或两侧出现破裂，严重者呈现锯齿状。
成因：轧辊调整不好或辊型与版型配合不好，使钢带边部延伸不均。
6、划痕
“划痕”的典型形状见下图
特征：平行于轧制方向的较长线状缺陷，有可见深度，零散或成排布。
成因：带钢与其它器物接触或各异导辊的旋转速度与带钢速度不同步，出现打滑后造成的。
二、系统结构框架设计
首先通过高速CCD相机实时获取带钢表面图像，将图像数据送给DSP处理，DSP提取并分析图像的特征信息，然后将其与事先建立的标准信息进行比较，从而判断带钢是否有缺陷，如果有，则识别存在那种缺陷。根据这一思路设计主要系统框架结构分为三个部分，如下图所示：第一部分为图像采集模块，它采集并将原始模拟视频流转化为数字视频；第二部分DSP对采集的数据进行预处理，识别图像是否存在缺陷以及缺陷类型；第三部分对DSP的输出结果输出，进行服务器对缺陷图像的储存，以便以后进行统计分析。
其中，图像采集部分通过高速CCD相机实时地获取带钢上、下表面图像，并采用高速A/D转换器将前期获取的图像转为数字信号，并将采集的数据送往数字信号处理器DSP；图像缺陷识别部分判断图像是否存在缺陷，对预处理的缺陷图像提取并分析特征信息，然后利用各种机器视觉中各种方法判断出缺陷类型；图像输出及与服务器通信模块将钢板的缺陷类型加在原始图像上，进行储存并进行显示。
三、系统软件设计方案
四、工作原理
使用“背光”成像方式，通过架设在生产线上的线阵相机进行实时同步扫描，利用高亮的LED线性聚光光源进行背打光。当出现缺陷时，强光透过针孔，CCD相机进行数据采集，然后将采集到的数据运用—MVC多功能图像处理软件—进行实时在线缺陷检测、分类和处理各种缺陷进行分析处理输出。
五、系统功能
1.100%幅面带钢表面缺陷检测，发现带钢表面缺陷时可根据设定发出报警，提示及时修复,避免大量缺陷产品的产生；
2.完整的表面质量信息，带钢表面缺陷图像由计算机进行保存，每卷带钢产品都有完全的疵点图像/位置和数量等信息，产品幅面边缘根据需要可以进行自动贴标。
3.高精度带钢表面缺陷检测系统方案可100%检测出0.01平方毫米以上的针孔缺陷，满足客户的不断提升的带钢产品品质要求；
4.软件数据库管理功能，可以对生产的每卷带钢材料进行精确的质量统计，详细的缺陷记录(大小和位置)和统计为生产工艺及设备状态调整提供了方便，离线分析用于后续分切和质量管理,可有效保证产品质量；
5.系统联动当带钢针表面缺陷测系统检测到带钢缺陷时进行声光报警，也可在系统中加入其他连锁I/O输出；在带钢表面发现缺陷时，在产品的边缘粘贴标签定位误差在5mm以内。传统的带钢检测模式下系统在发现缺陷时，系统软件会在缺陷分布地图上通过缺陷的横纵位置标定缺陷的具体位置。通过缺陷定位系统可以对针孔数量等信息一目了然，在某些特定的需要成卷后分切的产品，配备缺陷定位系统更有利于发现缺陷
带钢表面缺陷检测 姓名：朱士娟学号：1110121137 摘要 表面质量的好坏是带钢的一项重要指标，随着科学技术的不断发展，后续加工工业对带钢的表面质量要求越来越高。如何检测出带钢表面缺陷并加以控制，引起带钢生产企业的高度关注。随着计算机视觉技术的发展和计算机性能的不断提高，由带钢图像在线检测其表面质量已成为国内外学者研究的热点课题。在本课题中，首先提出了带钢表面监测系统的总体设计方案，从硬件和软件上保汪系统的实时性和精确度。其次设计一种获得噪声图像的方法，分析图像的噪声特性。并在此基础上针对传统中值滤波算法复杂、处理时间长等缺点，提出一种改进的迭代的中值滤波方法，这种方法在有效滤掉噪声的同时尽可能地保存了图像的细节，并比传统的中值滤波方法大大地减少了处理时间。在对图像进行滤波处理后，本文分别提出了BP神经网络法，区域灰度羞绝对值闽值法和基于背景差分的小区域闽值法三种方法，对带钢表面缺陷进行检测。本文选取300幅带钢图片进行实验，结果表明这三种方法的漏检率和错判率均在5％以下，且速度至少能达到10毫秒／每帧，满足实时检测系统低漏检率、低错判率和快速检测的要求。其中BP网络检测方法适应性好，可以通过样本学习适应相应的环境变化，并且不但能检测出已知样本的缺陷，而且对未知缺陷样本的检测效果也很好。区域灰度差绝对值检测方法算法简单，运算速度最快，能实现5毫秒／每帧的检测速度。基于背景差分的小区域闽值法除了算法简单，速度快以外，它还能有效地检测出微小的、对比度低的缺陷，并且背景图像的不断更新能使系统适应带钢表面质量的不断变化，使系统能满足不同生产环境的检测需要。通过本论文的研究和探索，使带钢表面监测系统的实用化更前迸一步，为进一步的带钢表面质量在线控制识别奠定了基础。 关键词带钢，图像处理，滤波，缺陷检测 1检测原理 设轧制带钢速度为ν，在钢板的上下表面各安置一套检测装置（图1），在平行于钢板表面且垂直于速度方向处放置一个高强度线光源，光源经过聚焦光学系统照亮钢板表面。根据表面主要缺陷特点可将缺陷分为亮域缺陷（捕捉和
工件表面缺陷检测系统方案 为了不断提高产品质量和生产效率，工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。传统的产品表面质量检测主要采用人工检测的方法。人工检测不仅工作量大，而且易受检测人员主观因素的影响，容易对产品表面缺陷造成漏检，尤其是变形较小、畸变不大的夹杂缺陷漏检，极大降低了产品的表面质量，从而不能够保证检测的效率与精度。近年来，迅速发展的以图像处理技术为基础的机器视觉技术恰恰可以解决这一问题。 针对工件表面的多种缺陷，维视图像今天为大家介绍一套基于机器视觉的对工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统方案。 本系统是由CCD工业摄像头、高清镜头、照明系统及图像处理软件等部件组成。其工作过程是：首先将工件送到采集视场内；然后由成像系统将图像采集到计算机内部；运用图像处理软件对采集到的原始图像进行预处理以改善图像质量，从中提取感兴趣的特征量；最后运用模式识别技术对取到的特征量进行分类整理以完成系统的检测。 下面分别介绍系统的各部分的组成及特点。 一、CCD工业摄像头 为保证图像效果和检测精度，此系统可选用高分辨的工业CCD摄像头，针对不同的工件尺寸和要求，CCD分辨率也可稍作调整，MV-EM系列千兆网工业相机包含常用的多种分辨率，可供系统选择。其中，MV-EM510M是高精度检测系统最为青睐的产品之一。 二、高清镜头 为配合高分辨率CCD工业摄像头，我们选用百万像素级高清镜头。当然，与500万CCD 相机更为搭配的非500万像素高清镜头莫属了。 三、照明系统 工件材质一般比较多样化，如普通的无反光材质工件，我们通常可选用环形LED光源以节省成本。但是，对于金属等高反光材质的工件，我们就必须在光源的选择上下点功夫了，针对不同尺寸和外形，低角度环形光源、同轴光源和漫反射圆顶光源都可能是明智之选，这
带钢表面缺陷检测系统 （无锡创视新科技有限公司李军） 表面质量是带钢质量的一项重要指标，随着科学技术的不断发展，对带钢表面质量的要求越来越高。在市场的激烈竞争条件下，其质量不仅代表企业的形象，而且还是赢得市场的首要条件。如何有效检测带钢表面缺陷的同时加快检测速度是当前带钢缺陷实时检测技术的一个很重要的课题。传统上，冷轧带钢的表面缺陷检测由检测人员通过人眼目光来完成。但是，这种方法存在着很多不足：（1）检测结果容易受检测人员主观因素影响；（2）这种方法只能用于检测运行速度很慢（在50m/min下）的带钢表面；（3）这种方法很难检测到小的缺陷。然而近年来，微电子技术、计算机技术、自动化技术和光电子技术的飞速发展，人工智能、神经网络理论的深化及实用化，和机器视觉被运用到带钢表面缺陷检测以后，带钢表面缺陷检测终于走向了智能自动化的时代。 一、带钢表面缺陷的分类 带钢表面缺陷往往具有多样性、复杂性的特点。不同生产线产生的表面缺陷往往会有不同的特点，同一生产线在不同工艺参数，或工艺参数相同而生产条件不同情况下产生的表面缺陷也有区别。由于带钢表面缺陷的种类太多，为研究方便，本文特提供带钢表面常见的几种缺陷。 1、压入氧化铁 “压入氧化铁”的典型形状见下图 特征：一般粘附在钢板表面，分布于板面局部和全部。外观呈现不规则形状。 成因：轧制节奏快，轧辊材质性能差等原因造成的轧辊表面氧化膜脱落。 2、结疤 “结疤”的典型形状见下图 特征：呈现叶状、羽状、条状、鱼鳞状、舌端状等形状。 成因：铸锭条件不佳或飞溅造成的表面缺陷和皮下气泡等。 3、擦伤 “擦伤”的典型形状见下图 特征：沿轧制方向呈现深浅不一的擦痕。 成因：辊道表面粗糙、磨损、变形或不转动，使钢板与辊道相擦。 4、辊印 “辊印”的典型形状见下图 特征：具有一定间距的凹凸缺陷。 成因：轧辊表面粘有异物压入带钢表面、轧辊材质不佳造成粘辊、带钢焊缝过高而轧制中抬辊不及时引起粘辊造成的。 5、边裂 “边裂”的典型形状见下图 特征：钢板边缘沿长度方向的一侧或两侧出现破裂，严重者呈现锯齿状。 成因：轧辊调整不好或辊型与版型配合不好，使钢带边部延伸不均。 6、划痕 “划痕”的典型形状见下图
编号 本科生毕业设计 基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计 Surface defect detection system design based on machine vision 学生姓名 专业电子信息工程 学号 指导教师 学院电子信息工程学院 二〇一三年六月
毕业设计（论文）原创承诺书 1．本人承诺：所呈交的毕业设计（论文）《基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计》，是认真学习理解学校的《长春理工大学本科毕业设计（论文）工作条例》后，在教师的指导下，保质保量独立地完成了任务书中规定容，不弄虚作假，不抄袭别人的工作内容。 2．本人在毕业设计（论文）中引用他人的观点和研究成果，均在文中加以注释或以参考文献形式列出，对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体均已在文中注明。 3．在毕业设计（论文）中对侵犯任何方面知识产权的行为，由本人承担相应的法律责任。 4．本人完全了解学校关于保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交论文和相关材料的印刷本和电子版本；同意学校保留毕业设计（论文）的复印件和电子版本，允许被查阅和借阅；学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存毕业设计（论文），可以公布其中的全部或部分内容。 以上承诺的法律结果将完全由本人承担！ 作者签名：年月日
中文摘要 为了不断提高产品质量和生产效率，金属工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。针对金属工件表面的多种缺陷，本文设计了一套基于机器视觉能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。该系统采用面阵CCD和多通道图像采集卡作为图像采集部分，提高了检测系统的速度并降低了对CCD的性能要求，使系统在现有的条件下比较容易实现实时在线检测；采用自动选取图像分割阈值，根据实际应用的阈值把工件信息从图像中提取出来并扫描工件图像中的信息，实现了系统的自动测量；根据扫描得到的工件信息去除掉工件边缘的光圈，利用自动选取的阈值对金属工件表面的图像进行二值化分割，从而实现各种缺陷的自动提取及识别。 关键词：机器视觉表面缺陷CCD 图像处理缺陷检测
表面缺陷无损检测方法的比较方法 项目 磁粉检测（MT） 漏磁检测（MLF） 渗透检测（PT） 涡流检测（ET） 方法原理 磁力作用 磁力作用 毛细渗透作用 电磁感应作用 能检出的缺陷 表面和近表面缺陷 表面和近表面缺陷 表面开口缺陷 表面及表层缺陷 缺陷部位的显示形式 漏磁场吸附磁粉形成磁痕 漏磁场大小分布 渗透液的渗出
检测线圈输出电压和相位发生变化 显示信息的器材 磁粉 计算机显示屏 渗透液、显像剂 记录仪、示波器或电压表 适用的材料 铁磁性材料 铁磁性材料 非多孔性材料 导电材料 主要检测对象 铸钢件、锻钢件、压延件、管材、棒材、型材、焊接件、机加工件在役使用的上述工件检测铸钢件、锻钢件、压延件、管材、棒材、型材、焊接件、机加工件在役使用的上述工件检测任何非多孔性材料、工件及在役使用过的上述工件检测 管材、线材和工件检测；材料状态检验和分选；镀层、涂层厚度测量 主要检测缺陷 裂纹、发纹、白点、折叠、夹渣物、冷隔 裂纹、发纹、白点、折叠、夹渣物、冷隔 裂纹、白点、疏松、针孔、夹渣物
裂纹、材质变化、厚度变化缺陷显示 直观 直观 直观 不直观 缺陷性质判断 能大致确定 能大致确定 能基本确定 难以判断 灵敏度 高 高 高 较低 检测速度 较快 快 慢
很快 污染 较轻 无污染 较重 无污染 相对优点 可检测出铁磁性材料表面和近表面（开口和不开口）的缺陷。 能直接的观察出缺陷的位置、形状、大小和严重程度。 具有较高的检测灵敏度，可检测微米级宽度的缺陷。 单个工件的检测速度快、工艺简单，成本低、污染轻。 综合使用各种磁化方法，几乎不受工件大小和几何形状的影响。 检测缺陷重复性好。 可检测受腐蚀的在役情况。 a) 易于实现自动化 b) 较高的检测可靠性 c) 可以实现缺陷的初步量化 d) 在管道的检查中，在厚度高达30mm的壁厚范围內，可同时检测內外壁缺陷 e) 高效、无污染,可以获得很高的检测效率. 可检测出任何非松孔性材料表面开口性缺陷。 能直接的观察出缺陷的位置、形状、大小和严重程度。 具有较高的灵敏度。 着色检测时不用设备，可以不用水电，特别适用于现场检验。 检测不受工件几何形状和缺陷方向的影响。 对针孔和疏松缺陷的检测灵敏度较高。 非接触法检测，适用于对管件、棒材和丝材进行自动化检测，速度快。 可用检测材料导电率代替硬度检测。了解材料的热处理状态和进行材料分选。污染很小。 相对局限性
双元表面缺陷检测系统在塑料行业的应用 章毅 （浙江双元科技开发有限公司，浙江杭州） 摘要：双元公司致力于利用先进成熟的技术和完善快捷的售服网络，为塑料行业，特别是薄膜类及片材类客户提供一整套缺陷检测及处理的解决方案。 关键字：双元缺陷检测塑料 随着各行各业对塑料制品的要求不断提高，以及同行业内的竞争不断加剧，塑料制品的质量控制日益受到各个塑料企业的关注和重视。如何对生产线上的产品进行实时掌控？如何保证提供给客户是完美无暇的产品？浙江双元科技开发有限公司依托本身雄厚的技术实力以及广大的应用网络，从2003年开始，对应用于各行业的表面缺陷在线检测系统进行开发，经过不断的攻关与完善，目前新一代的具有完全自主知识产权的表面缺陷检测系统已成功的应用于造纸、塑料薄膜、新材料、无纺布、金属片材等各个行业，总计应用实例已达三百余套。其中，在塑料行业内的保有量也已近百套！ 本文将就双元表面缺陷检测系统在塑料行业中的应用进行介绍。 一、公司概况 浙江双元科技开发有限公司（双元科技）成立于2000年3月。公司主要从事过程自动控制和产品质量在线检测系统的开发和研制。 公司的技术创新中心下辖产品表面缺陷检测技术、产品质量控制技术、微波应用技术、产品色度检测分析技术、电磁感应加热技术等6个研究所，对相关领域的应用技术开展了前瞻性的研究。通过这些年的研究，公司成功推出了一系列产品，每个产品都是自主研发的，总体技术水平已经接近或达到了国际先进水平，初步形成了国产高档过程检测仪器仪表及控制系统产品平台，打破了国外公司在该领域的垄断地位。 公司于2006年11月被浙江省科技厅认定为“浙江省高新技术企业”。现有员工106人，其中工程技术及管理人员就占了70%左右。 二、系统介绍 双元表面缺陷检测系统（以下简称SYWIS）能够在线检测、识别和显示塑料薄膜表面上的各种缺陷。其主要由高速CCD线阵相机，组合光源及机架、数据处理中心、报警系统和操作站组成。采用当今世界上先进的在线检测识别、成像及数据处理技术，为客户提供了包括实时缺陷检测、图象显示、报警、质量报告、设备故障诊断等功能在内的表面缺陷检测全套
结疤（重皮） 图1 图2 1.缺陷特征 附着在钢带表面，形状不规则翘起的金属薄片称结疤。呈现叶状、羽状、条状、鱼鳞状、舌端状等。结疤分为两种，一种是与钢的本体相连结，并折合到板面上不易脱落；另一种是与钢的本体没有连结，但粘合到板面上，易于脱落，脱落后形成较光滑的凹坑。 2.产生原因及危害 产生原因： ①板坯表面原有的结疤、重皮等缺陷未清理干净，轧后残留在钢带表面上；
②板坯表面留有火焰清理后的残渣，经轧制压入钢带表面。 危害：导致后序加工使用过程中出现金属剥离或产生孔洞。 3.预防及消除方法 加强板坯质量验收，发现板坯表面存在结疤和火焰清理后残渣应清理干净。气泡 图1 开口气泡 图2 开口气泡 1.缺陷特征
钢带表面无规律分布的圆形或椭圆形凸包缺陷称气泡。其外缘较光滑，气泡轧破后，钢带表面出现破裂或起皮。某些气泡不凸起，经平整后，表面光亮，剪切断面呈分层状。 2.产生原因及危害 产生原因： ①因脱氧不良、吹氮不当等导致板坯内部聚集过多气体； ②板坯在炉时间长，皮下气泡暴露或聚集长大。 危害：可能导致后序加工使用过程中产生分层或焊接不良。 3.预防及消除方法 ①加强板坯质量验收，不使用气泡缺陷暴露的板坯； ②严格按规程加热板坯，避免板坯在炉时间过长。
压入氧化铁皮 图1 一次（炉生）氧化铁皮（压入） 图2 二次氧化铁皮（轧制过程产生）
图3 二次氧化铁皮(轧辊氧化膜脱落) 1.缺陷特征 热轧过程中氧化铁皮压入钢带表面形成的一种表面缺陷称压入氧化铁皮。按其产生原因不同可分为炉生（一次）氧化铁皮、轧制过程中产生的（二次）氧化铁皮或轧辊氧化膜脱落压入带钢表面形成的（二次）氧化铁皮。 2.产生原因及危害 产生原因： ①钢坯表面存在严重纵裂纹； ②钢坯加热工艺或加热操作不当，导致炉生铁皮难以除尽； ③高压除鳞水压力低、喷嘴堵塞等导致轧制过程中产生的氧化铁皮压入带钢表面； ④轧制节奏过快、轧辊冷却不良等导致轧辊表面氧化膜脱落压入带钢表面。 危害：影响钢带表面质量和涂装效果。 3.预防及消除方法 ①加强钢坯质量验收，表面存在严重纵裂纹的板坯应清理合格后使用； ②合理制订钢坯加热工艺，按规程要求加热板坯； ③定期检查高压除鳞水系统设备，保证除鳞水压力，避免喷嘴堵塞；
一、光学元件检测系统描述 本系统用于光学元件外观缺陷识别以及产品位置获取，系统采用进口高分辨率工业相机，可 以快速获取产品图像，通过图像识别、分析和计算，给出产品外观缺陷，给出产品坐标，并 输出相应检测结果信号，以便于设备对不合格产品的处理。 二、光学元件检测系统设计方案 台州振皓自动化科技有限公司基于机器视觉图像处理技术研发的光学元件外观缺陷检测系统，具有高精度、高速、多样品化的特点。系统主要模块有：触发模块、图像处理模块。根据用 户需求，样品移动到检测位，触发相机并及时由视觉系统输出检测信号，从而完成检测功能。为了达到高精度的检测要求，首先要产品来料的位置一致，达到的效果是位置准、稳定。 三、系统主要功能 1．高速识别检测功能2/s； 2．检测精度±0.08mm； 3．自动完成被检产品与相机获取图像同步； 4．自动完成光学元件的外观缺陷检测； 5．还可根据需要对不同颜色产品类型学习并检测； 6．对产品图像进行自动存储，可进行历史查询； 7．自动统计（良品、不良品、总数等）； 8．异常时可提供声、光报警、并可控制设备停机； 9．系统有自学习功能，且学习过程操作简单。 四、项目系统检测界面 五、系统主要技术特点 1.操作界面清晰明了，简单易行，只需简单设定即可自动执行检测； 2.检测软件及算法完全自主开发，系统针对性强； 3.可灵活设置检测模板、检测范围； 4.可选择局部检测功能，提高检测速度； 5.专业化光源设计，成像清晰均匀，确保测量任务完成； 6.支持多种型号产品的检测、具备产品在线自动检测等功能； 7.安装简单、结果紧凑，易于操作、维护和扩充； 8.可靠性高，运行稳定，适合各种现场运行条件。
对于生产物件的检测，由于科学技术的限制，起初只能采用人工进行检测，这样的方式不仅消耗大量人力，而且浪费时间，效率低下。于是，基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术应运而生，我们有必要关注关注，并了解相关注意事项。 当今社会，随着计算机技术，人工智能等科学技术的出现和发展，以及研究的深入，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，大大提高了生产作业的效率，避免了因作业条件、主观判断等影响检测结果的准确性，实现能更好更准确地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。 产品表面缺陷检测属于机器视觉技术的一种，就是利用计算机视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图象的采集处理、计算、进行实际检测、控制和应用。产品的表面缺陷检测是机器视觉检测的一个重要部分，其检测的准确程度直接会影响产品的质量优劣。由于使用人工检测的方法早已不能满足生产和现代工艺生产制造的需求，而利用机器视觉检测很好地克服了这一点，表面缺陷检测系统的广泛应用促进了企业工厂产品高质量的生产与制造业智能自动化的发展。
在进行产品表面检测之前，有几个步骤需要注意。 首先，要利用图像采集系统对图像表面的纹理图像进行采集分析； 其次，对采集过来的图像进行一步步分割处理，使得产品表面缺陷能像能够按照其区域特征进行分类； 再者，在以上分类区域中进一步分析划痕的目标区域，使得范围更加的准确。 通过以上的三步处理之后，产品表面缺陷区域和特征能够进一步确认，这样表面缺陷检测的基本步骤就完成了。 利用机器视觉技术提高了用户生产效率，使得生产更加细致化，分工更加明确，同时，减少了公司的人工成本支出，节省了财力，实现机器智能一体化发展。 南京博克纳自动化系统有限公司总部位于美丽的中国古都南京，是国内专业研制无损检测仪器及设备的高科技企业。公司致力于涡流、漏磁和超声波仪器及各种非标设备的研制，已拥有自主研发的多项国家专利。产品被广泛应用于航天航空、军工、汽车、电力、铁路、冶金机械等行业。产品出口：美国、
基于机器视觉技术的产品表面质量检测系统 王岩松1章春娥2 （1凌云光子集团100089 2交通大学信息科学研究所100044） 摘要：介绍了基于机器视觉技术的表面检测系统的设计方案和系统构成原理，并且针对表面检测系统中广泛应用的高精度定位配准算法以及Blob分析算法从原理上进行了阐述，同时给出了当前通用的表面检测系统的处理单元构成特点。基于本文所介绍的机器视觉技术的表面检测系统已经在工业现场得到了批量推广应用，对于以后开展类似的表面检测系统具有一定的参考价值和指导意义。 关键字：机器视觉表面检测斑点分析（Blob分析） A Surface Inspecting System Based on Machine Vision Technology Wang Yansong Zhang Chun-e A LUSTER LightTech Group Company，100089 Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing, 100044 Abstract：An introduction to some general design schemes and constructing principles about surface inspecting system based on machine vision technology. Some algorithms widely used in surface inspecting system such as high resolution Search-alighment algorithm and Blob analysis algorighm are desrcibed in detail theoretically.The constructing way of processing uint in general surface inspecting system is also presented in this paper. Up to now, a great deal of surface inspecting systems based on the technology introduced in this paper have been successfully used in some industrial factory。 KayWords:Machine Vision Surface Inspection Blob Analysis 1．机器视觉及系统 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品，如CCD、CMOS 和光电管等，将被摄取的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，再根据判别的结果控制现场的设备。典型的工业机器视觉应用系统包括如下部分：光源，镜头，CCD照相机，图像处理单元（或图像采集卡），图像处理软件，监视器，通讯/输入输出单元等[1]。 机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。其中图像处理软件中的图像处理算法是整个机器视觉的核心部分。图像处理技术包含数字图像处理学、计算机图形学中的大量容，涉及图像分割、图像测量、图像融合、图像匹配、模式识别、计算机神经网络等大量前沿技术。图像处理算法选择的合理性、算法的适用性、算法的处理速度和处理精度等均将直接绝对最终机器视觉质量检测系统的检测结果。
冷轧缺陷 冷轧常见缺陷 冷轧带钢得质量指标中，带钢得尺寸偏差、板形以及表面粗糙度等要求就是很主要得项目，消除产品在这些方面得缺陷就是冷轧生产中质量提高得关键之一。 一、表面缺陷 大多就是由于热轧带钢坯质量不高，酸洗不良或冷轧轧辊表面有缺陷，冷轧时得工作环境不佳以及操作上得不注意等原因造成得。鉴于表面缺陷所导致得废品比重很大，特别就是要求高得产品，表面缺陷必需严加控制。常见得表面缺陷有： (1) 结疤带钢表面呈“舌状”或“鳞状”得金属薄片，外形近似一个闭合得曲线。结疤一般有两种，一就是嵌在表面上不易脱落，另一就是粘合到表面上易脱落。 产生原因就是：由于轧制过程中带钢内部靠近表面层分布得细气泡及夹杂层在轧制中破裂变成结疤，钢锭由于浇注条件不同而产生得结疤；重皮也就是轧制带钢表面产生结疤得主要原因，此外在剧烈磨损了得轧辊或有缺陷(如砂眼)得轧辊上热轧，均能使带钢出现结疤；如果所轧带钢得表面上形成局部凸点等，则在轧制时由于受辗压而产生结疤状得细小凸瘤。 (2) 气泡带钢表面上分布有无规则且大小不同得圆形凸包。沿凸包切断后，在大多数情况下均成分层状露出。 产生原因：钢锭凝固时气体析出形成气泡，或酸洗时带钢内部孔隙进入氢原子形成气泡。
(3) 分层带钢截面上有局部得，明显得金属结构分离层。 产生原因：钢质不良，带钢中存在非金属夹杂，主要就是三氧化二铅与二氧化矽，另外，坯料有缩孔残余或严重得疏松等也能形成分层，从而使酸洗得带钢在有分层得地方形成突起与气泡出露。 (4)裂纹带钢表面完整性比较严重得破裂，它就是以纵向、横向或一定角度得形式出现得裂缝。 产生原因：轧制前带钢不均匀加热或过热，轧制时带钢不均匀延伸，或带钢表面有缺陷清除不彻底，以及带钢上有非金属夹杂及皮下气泡，另外，冷轧时不正确地调整轧辊与不正确得设计辊型，同样会产生裂纹，再有，用落槽得轧辊轧制带钢，张力太大，化学成分不合适等也可能会出现裂纹。 (4) 表面夹杂带钢表面上具有轧制方向上伸长得红棕色，淡黄色，灰白色得点状，条状与块状得非金属夹杂物。 产生原因：热轧时坯料在加热过程中，炉渣或耐火材料碎块粒附在坯料上，以及冶炼时造渣不好或盛钢桶不净所致。 (1) 麻点带钢表面缺陷中较常见得一种缺陷，其表面存在细小凹坑群与局部得粗糙面。一般其形状不规则，面积也小，但数量多。 产生原因：热轧时压入了氧化铁皮，酸洗未净，又经冷轧造成，或冷轧时粘在轧辊上得氧化铁皮压入带钢表面。轧辊磨损严重同样可造成带钢得麻面。冷轧时，带钢表面不干净及粘有杂质或杂质压入带钢表面后脱落，也会造成带钢得麻点。除此以外，带钢得严重锈蚀及酸洗过度都可成形麻点。 (2) 凹坑带钢表面存在得凹面，一般数量少，面积大。 产生原因；轧制时辊面上缺陷或异物(硬杂质)与氧化铁皮被轧入带钢表面脱
带钢表面缺陷检测方法研究 学号：1110121096 班级：11材控2班姓名：倪明 摘要：表面质量的好坏是带钢的一项重要指标，随着科学技术的不断发展，后续加工工业对带钢的表面质量要求越来越高。如何检测出带钢表面缺陷并加以控制，引起带钢生产企业的高度关注。本文通过对带钢表面的缺陷检测的重要性分析，讲述了国内外带钢表面缺陷检测的发展现状，并比较分析了几种检测方法，最终得出本研究的意义。由于带钢表面缺陷种类繁多，建议下一步研究工作重点放在缺陷种类识别与分类部分，以满足带钢表面缺陷的无遗漏检测。 关键词: 带钢表面缺陷缺陷检测 1.1带钢表面缺陷检测的重要性 随着生活水平的提高和生产力的发展，人们对产品质量提出了更高的要求，带钢作为机械、航天、电子等行业的原材料，用户对其表面质量的要求更加严格。影响带钢表面质量的主要因素是带钢在制造过程中由于原材料、轧制设备和加工工艺等多方面的原因，导致其表面出现的擦伤、结疤、划痕、粘结、辊印、针眼、孔洞、表面分层、麻点等不同类型的缺陷。这些缺陷不仅影响产品的外观，更严重的是降低了产品的抗腐蚀性、耐磨性和疲劳强度等性能。原料钢卷的表面缺陷是造成深加工产品废次品的主要原因。由于部分质量缺陷在出厂前不能有效地被检测出来，而在用户使用过程中被发现，造成用户索赔，不仅给企业带来巨大的经济损失，还严重影响了产品的市场形象，降低了用户对产品的信任度。因此，必须加强对带钢表面缺陷的检测和控制，这对于剔除废品、减少原料浪费、提高成材率、改善工人劳动条件都有重要意义。而如何在生产过程中检测出带钢的表面缺陷，从而控制和提高带钢产品的质量，一直是钢铁生产企业非常关注的问题。 1.2 国内外带钢表面缺陷检测方法与装置研究现状 目前带钢表面缺陷检测装置主要分为采用传统检测方法的检测装置、采用自动检测方法的检测装置和采用计算机视觉检测方法的检测装置。 1.2.1传统检测方法 非自动化的传统表面缺陷检测方法可以分为人工目视检测方法和频闪光检测法两种。05年代至06年代，冷轧带钢表面缺陷检测主要采用人工目视检测，检测者凭借肉眼观察缺陷。由于带钢轧制速度很快，人眼无法可靠的捕获缺陷信息。同时，某些高质量的带钢要求其表面缺陷小于0.5mm×0.5mm，这种微小缺陷人的视觉很难发觉，从而产生大量的漏检和误检。人工检测需要在高温、噪音、粉尘、振动的恶劣环境下进行，对人的身体和心理造成极大伤
热轧带钢氧化铁皮表面缺陷的产生及对策 [我的钢铁] 2009-02-16 07:02:16 1氧化铁皮分类 氧化铁皮是热轧钢带较常见的一种产品质量缺陷，按照生成部位不同一般分为炉生氧化铁皮、粗轧和精轧氧化铁皮和卷取后氧化铁皮和保护渣去除不净铁皮。 2氧化铁皮产生机理 氧化铁皮的生成一般是由于钢坯在加热炉内加热或高温状态下与氧化性气氛接触后发生化学反应生成Fe304、Fe203、FeO的一种混合物。当温度高于700℃时，FeO在最接近钢坯的内层形成，占95％；Fe304在中间层形成，占4％；Fe203在最外层形成，占1％。 3炉生氧化铁皮 炉生氧化发生在加热炉内，同化学成分、加热温度、在炉时间、炉内气氛有关。加热温度越高、在炉时间越长、炉内氧化性气氛越强则越容易生成铁皮。化学成分中C、Si、Ni、Cu等元素促进氧化铁皮生成，Mn、Al、Cr可以减缓氧化铁皮的生成。例如：生产中常见的含Si钢、高碳钢和高强钢在钢带通条长度，整个板面均有分布的氧化铁皮，且下表面较上表面重，由于含Si钢中低熔点(1170℃)的化合物FeSi204在氧化铁皮和钢基体之间产生，这种呈楔形的氧化物在随后的轧制过程中保留下来形成棕红色的氧化铁皮。 4轧制过程氧化铁皮 粗轧氧化铁皮的清除与粗轧除鳞水压力、水嘴角度、水质、立辊侧压能力等有关，除鳞水压力越高、立辊侧压越大则氧化铁皮除鳞效果越好。
精轧区氧化铁皮分为水系统铁皮和轧辊生成铁皮。水系统铁皮是指除鳞水、侧喷水、除尘水等压力不足，水嘴角度、高度不正确，或不投入、堵塞，在高温下钢带与空气中的氧结合而生成氧化铁皮不能及时扫射掉由工作辊压入而生成的氧化铁皮。另外，侧喷水也可以抑制氧化铁皮的生成。正常生产时，精轧除鳞水、除尘水必须投入使用。但有时生产薄规格产品时，为了保证板形，降低钢板边部温降，提高轧制稳定性，防止甩尾，往往不投入侧喷水，导致精轧机架内生成的铁皮不能及时被除去，氧化铁皮压入钢板表面。 精轧机组的另一种氧化铁皮缺陷是所谓辊生氧化铁皮，其产生机理见图3。影响辊生氧化铁皮的主要因素有轧辊材质以及轧辊温度。轧辊表面与钢板表面接触时，瞬间高温，表面温度急剧升高而膨胀(一般热轧轧辊接触瞬间温度为600～800℃)，呈现较高的压应力；轧件离开轧辊时，轧辊由于冷却水的冷却而急剧降温(精轧机架轧辊温度一般为60～90℃)，表面转呈拉应力，如此反复，在轧辊表面易出现疲劳裂纹，造成表面氧化膜破损，破损表面印入钢板表面，形成辊生氧化铁皮缺陷。 一般辊生氧化铁皮发生在精轧前三机架，即F1、F2和F3，主要是由于前三架轧辊表面温度高，导致轧辊表面氧化膜破裂，产生辊生氧化铁皮。由图4可见，加热温度1230℃，进精轧温度950～1010℃时，即图中阴影为无铁皮区域。进精轧温度1030～1080℃之间氧化铁皮严重，进精轧温度在950～1030℃之间，没有氧化铁皮或氧化铁皮较轻。根据各热轧厂设备及所生产钢质不同，进精轧温度控制在950℃生产高强钢或高碳钢时，前三架轧制力过高，可能损坏设备，建议根据轧辊材质不同进精轧温度应控制在950～1030℃，可有效降低上游机架轧辊温度，减少辊生氧化铁皮的发生。 5卷取产生氧化铁皮 卷取后氧化铁皮转变速度非常快，钢卷刚刚从卷取机出来时，表面呈现白色粉末状条带分布，宽窄不一，十几分钟后转变成深色氧化铁皮，作用机理目前尚不清楚。同一钢卷出卷取机瞬间和15分钟之后步进梁上表面生成氧化铁皮表面形貌
热镀锌带钢表面缺陷检查 一、热镀锌缺陷 镀锌缺陷是由于设备运转失常或者操作控制不良造成的。此类缺陷一般可以排除， 常见的有下列几种 （一）锌粒 在热镀锌板面上分布有类似米粒的小颗粒，习惯上称为锌粒。它造成表面粗糙不平， 不仅妨碍美观，而且对使用也有害。通过r 射线显微组织分析和电子探针分析都确定锌 粒实际是铁锌化合物。 形成锌粒的主要原因是： 1）底渣过多被机械搅动而浮起，从而伴随锌液粘附在镀锌板面上。 2）锌液温度过高，例如超过470℃时，使底渣浮起。 3）锌液中铝（Al）含量过高时，会降低铁在锌液中的溶解度（锌液中的铝含量低于 15%时，铁的溶解度为0.03）。此外，铝对铁有较大的亲合力，这样铝就会紧紧地拉 住铁，阻止锌渣下沉而悬浮于锌液中。 消除锌粒缺陷的措施有： 1）按时捞取底渣，使底渣与沉没辊之间的距离不小于200毫米。根据经验，用铁锌 锅时，每生产5000吨镀板，需要捞取一次底渣，用感应加热锌锅时，每生产60000吨， 捞取一次底渣。 2)降低锌液温度，使其保持在440~450℃。 3）缩短镀锌原板的库存时间，减轻带钢表面的氧化。 4）降低锌液中铝含量，使铝含量保持在0.1%左右。 5）降低带钢入锌锅温度，使之维持在460℃左右。 （二）厚边 当热镀锌带钢边沿的锌层比中部的锌层厚时，就是厚边缺陷。这种缺陷对带钢的卷 取特别有害，因为在张力卷取时，边部厚就拉力大，所以易把边部拉长，进而形成浪边 缺陷。 根据经验，厚边既可在高速下形成，称为高速厚边；也可在低速下（带钢速度低于 60米/分）形成，称为低速厚边。而在相同的条件下窄带钢比宽带钢更易形成厚边缺陷。 高速厚边主要是由于气刀的角度调整不佳，造成对吹，形成扰流而产生的。适当调 整气刀角度即可排除此缺陷。 带钢运行速度低于60米/分时，就可能产生厚也缺陷。特别是当带钢速度降到30米/分以下时，由于喷嘴两端的气流向外散失一部分，这样即减小了边部气流的冲量，造成边部刮锌量比中部小，所以形成厚边缺陷。这时，镀锌板每面边部的锌层重量往往比中部的锌层重量多15克/米2。为了消除厚边缺陷，可在带钢进部装设附加喷嘴来增加带钢边部的喷气压力，根据经验，当喷气压力超过0.15公斤/厘米2时，可以消除低速厚边缺陷。但是由于某种情况不能提高喷气压力时，可采取另外一种措施，即在带钢两侧使用移动式调节板来消除低速厚边缺陷，见图5-1。
表面缺陷无损检测方法的比较 方法 项目 磁粉检测（MT）漏磁检测（MLF）渗透检测（PT）涡流检测（ET）方法原理磁力作用磁力作用毛细渗透作用电磁感应作用 能检出的缺陷表面和近表面缺陷表面和近表面缺陷表面开口缺陷表面及表层缺陷 缺陷部位的显示形式漏磁场吸附磁粉形成 磁痕 漏磁场大小分布渗透液的渗出 检测线圈输出电压和 相位发生变化 显示信息的器材磁粉计算机显示屏渗透液、显像剂 记录仪、示波器或电 压表 适用的材料铁磁性材料铁磁性材料非多孔性材料导电材料 主要检测对象铸钢件、锻钢件、压 延件、管材、棒材、 型材、焊接件、机加 工件在役使用的上述 工件检测 铸钢件、锻钢件、压 延件、管材、棒材、 型材、焊接件、机加 工件在役使用的上述 工件检测 任何非多孔性材 料、工件及在役使 用过的上述工件检 测 管材、线材和工件检 测；材料状态检验和 分选；镀层、涂层厚 度测量 主要检测缺陷裂纹、发纹、白点、 折叠、夹渣物、冷隔 裂纹、发纹、白点、 折叠、夹渣物、冷隔 裂纹、白点、疏松、 针孔、夹渣物 裂纹、材质变化、厚 度变化 缺陷显示直观直观直观不直观缺陷性质判断能大致确定能大致确定能基本确定难以判断灵敏度高高高较低 检测速度较快快慢很快 污染较轻无污染较重无污染 相对优点可检测出铁磁性材料 表面和近表面（开口 和不开口）的缺陷。 能直接的观察出缺陷 的位置、形状、大小 和严重程度。 具有较高的检测灵敏 度，可检测微米级宽 度的缺陷。 单个工件的检测速度 快、工艺简单，成本 低、污染轻。 综合使用各种磁化方 法，几乎不受工件大 a) 易于实现自动化 b) 较高的检测可靠 性 c) 可以实现缺陷的 初步量化 d) 在管道的检查中， 在厚度高达30mm的 壁厚范围內，可同时 检测內外壁缺陷 e) 高效、无污染,可以 获得很高的检测效率. 可检测出任何非松 孔性材料表面开口 性缺陷。 能直接的观察出缺 陷的位置、形状、 大小和严重程度。 具有较高的灵敏 度。 着色检测时不用设 备，可以不用水电， 特别适用于现场检 验。 检测不受工件几何 形状和缺陷方向的 非接触法检测，适用 于对管件、棒材和丝 材进行自动化检测， 速度快。 可用检测材料导电率 代替硬度检测。了解 材料的热处理状态和 进行材料分选。 污染很小。
带钢表面缺陷检测方法研究 学号：班级：姓名： 摘要：表面质量的好坏是带钢的一项重要指标，随着科学技术的不断发展，后续加工工业对带钢的表面质量要求越来越高。如何检测出带钢表面缺陷并加以控制，引起带钢生产企业的高度关注。本文通过对带钢表面的缺陷检测的重要性分析，讲述了国内外带钢表面缺陷检测的发展现状，并比较分析了几种检测方法，最终得出本研究的意义。由于带钢表面缺陷种类繁多，建议下一步研究工作重点放在缺陷种类识别与分类部分，以满足带钢表面缺陷的无遗漏检测。 关键词: 带钢表面缺陷缺陷检测 1.1带钢表面缺陷检测的重要性 随着生活水平的提高和生产力的发展，人们对产品质量提出了更高的要求，带钢作为机械、航天、电子等行业的原材料，用户对其表面质量的要求更加严格。影响带钢表面质量的主要因素是带钢在制造过程中由于原材料、轧制设备和加工工艺等多方面的原因，导致其表面出现的擦伤、结疤、划痕、粘结、辊印、针眼、孔洞、表面分层、麻点等不同类型的缺陷。这些缺陷不仅影响产品的外观，更严重的是降低了产品的抗腐蚀性、耐磨性和疲劳强度等性能。原料钢卷的表面缺陷是造成深加工产品废次品的主要原因。由于部分质量缺陷在出厂前不能有效地被检测出来，而在用户使用过程中被发现，造成用户索赔，不仅给企业带来巨大的经济损失，还严重影响了产品的市场形象，降低了用户对产品的信任度。因此，必须加强对带钢表面缺陷的检测和控制，这对于剔除废品、减少原料浪费、提高成材率、改善工人劳动条件都有重要意义。而如何在生产过程中检测出带钢的表面缺陷，从而控制和提高带钢产品的质量，一直是钢铁生产企业非常关注的问题。 1.2 国内外带钢表面缺陷检测方法与装置研究现状 目前带钢表面缺陷检测装置主要分为采用传统检测方法的检测装置、采用自动检测方法的检测装置和采用计算机视觉检测方法的检测装置。 1.2.1传统检测方法 非自动化的传统表面缺陷检测方法可以分为人工目视检测方法和频闪光检测法两种。05年代至06年代，冷轧带钢表面缺陷检测主要采用人工目视检测，检测者凭借肉眼观察缺陷。由于带钢轧制速度很快，人眼无法可靠的捕获缺陷信息。同时，某些高质量的带钢要求其表面缺陷小于0.5mm×0.5mm，这种微小缺陷人的视觉很难发觉，从而产生大量的漏检和误检。人工检测需要在高温、噪音、粉尘、振动的恶劣环境下进行，对人的身体和心理造成极大伤
冷轧带钢表面缺陷识别与控制 李峰①叶学卫姜正连黄健 (宝钢股份公司冷轧厂，上海 200941) 摘要针对冷轧带钢常见表面缺陷的种类、识别以及产生原因进行详细的论述，提出了主要预防和控制措施,对冷轧带钢表面缺陷有了进一步的认识，对提高带钢表面质量极其重要。 关键词冷轧带钢表面缺陷识别 Identification and Control of Surface Defects on Cold Rolled Sheet Li Feng Ye Xuewei Jiang Zhenglian Huang Jian (Cold Rolling Plant, Baoshan Iron & Steel Co., Ltd Branch, Shanghai 200941, China) ABSTRACT The common defects of types, identification and causes of cold rolled sheet surface were involved in the detailed discussion in this paper with some prevention and control measures proposed and a comprehensive understanding of surface defects of cold rolled sheet. KEYWORDS Cold Rolled Sheet Surface Defects Identification 1 前言 随着用户对冷轧带钢表面质量要求的提高，表面缺陷的控制越来越受到关注，其控制水平已成为能否向高端用户供货的关键因素之一。然而，表面缺陷的种类和形成原因非常复杂，从炼钢、热轧、冷轧直至用户使用的每一个过程都可能产生表面缺陷，其成因涉及工艺、设备、技术、管理、操作、生产组织的各个环节。因此，表面缺陷控制也是产品质量极其重要的一个方面。 2 冷轧带钢常见表面缺陷分类及识别 根据表面缺陷产生的机理，主要可为以下几类: 2.1来料缺陷 在炼钢、热轧等前道工序已经产生，在冷轧工序无法消除并进一步暴露。如孔洞、夹杂、氧化铁皮压入、丝状斑迹等。 孔洞是薄规格冷轧带钢中的一种常见缺陷（见图1），一般是指铸坯中的夹杂、卷渣、表面裂纹等缺陷在轧制过程中形成[1]。孔洞可用肉眼识别，对高速运行带钢来说，可采用在线孔洞仪装置来检测。 图1 孔洞 夹杂是残留在板坯内部的颗粒夹杂物经冷轧后沿轧制方向平行的黑色、灰黑色、灰白色长条状缺陷（见①作者简介：李峰（1982-），男，硕士，工程师，毕业于东北大学金属压力加工专业，现从事冷轧板带生产工艺研究
第4"卷第1期 2018年2月 光学仪器 O P T I C A L I N S T R U M E N T S Vol. 40，N〇.1 February, 2018 文章编号：1005-5630(2018)01-0078-10 光学元件表面缺陷检测方法研究现状 向弋川，林有希，任志英 (福州大学机械工程及自动化学院，福建福州350108) 摘要：随着科学技术的发展，人们对光学元件的表面粗糙度和表面面形精度提出了越来越高的 要求，光学元件表面缺陷检测技术也受到了广泛重视。通过简述表面缺陷的类型，强调了缺陷 给光学系统带来的危害，由此分析和讨论了目前国内外对光学元件疵病的检测方法，并指出各 种方法的优缺点，同时对机器视觉技术在疵病检测方面的应用进行了介绍，还探讨了光学元件 表面缺陷检测技术未来发展需要注意解决的问题。 关键词：光学元件；表面缺陷；数字图像处理$机器视觉 中图分类号：T P391 文献标志码：A do# 10.3969%. issn.1005-5630. 2018. 01. 014 S t u d y o n surface defect detection m e t h o d of optical e l e m e n t X I A N G Yichuan，LIN Youxi，R E N Zhiying (College of Mechanical Engineering and Automation，Fuzhou University , Fuzhou 350108 , China) Abstract：With the development of science and technology，the surface roughness and surface shape accuracy of o ptical components has an highly increasing demand.The surface defect detection technology of ptical components has also attracted great interests.By analyzing the types of surface defects and emphasizing the harm caused by the defects to the optical sys this paper analyzes a nd discusses the detection methods of optical components at home and abroad，and p oints out the advantages and disadvantages of various methods.At the same time，technology in the defect detection research has been introduced to explore the problem in the future development. Keywords：optical components; surface defects; digital image processing； machine vision 引言 随着现代工业的快速发展，精密光学元件在各个工业领域有着广泛的应用，光学元件作为实现光学 功能的载体，为各类光学仪器的开发使用起到了至关重要的作用。所以，鉴于光学元件表面具有的散射 特性[1]，如何更好地对元件表面缺陷进行检测也随之被提出来。 收稿日期：2017-06-20 基金项目：国家自然科学基金资助项目（51375094);清华大学摩擦学国家重点实验室开放基金资助项目（S K L T K F13B02);福建省自 然科学基金资助项目（2015J01195) 作者简介：向弋川（1994 )，男，硕士研究生，主要从事摩擦学、先进制造技术等方面的研究。E-mail842225584@https://www.doczj.com/doc/546577012.html, 通信作者：林有希(1967 )，男，教授，主要从事摩擦学、先进制造技术等方面的研究。E-mail:youthlin@fzu. edu. cn