METROLOGY TEST TECHNOLOGY &VER I FI C AT I O N 计量测试与检定
板材表面质量在线检测方法概述
夏承亮, 李成贵, 熊昌友
(11北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院, 北京 100191;
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21北京长城计量测试技术研究所, 北京 100095)
[摘 要]板材表面的质量决定了板材的使用性能、寿命、工作可靠性等一系列重要参数, 因而在工程上, 对于影响板材表面质量的因素以及针对板材表面质量的检测方式也越来越受重视。文中分别介绍和分析了板材常见的几种缺陷形式、板材表面质量对其使用性能的影响, 并以高精度钢板为例介绍表面缺陷的传统无损检测技术、激光扫描和机器视觉技术; 最后, 通过各种检测方式的结果对比得出结论。[关键词]板材; 表面缺陷; 在线检测[中图分类号]TH 87
[文献标识码]A
[文章编号]1002-1183(2010) 01-0001-05
Su mm ary of The Onli ne TestM et hods of Surface Finis h for Rolle d Steel P l ates
X I A Cheng-li a ng , L I Cheng-gui , X I O NG Chang-you
(11School of Instrum en t Science and Op to-electron ics Engineeri ng , Bei hang Un i versit y ,
21Changcheng Instit u t e ofM etrol ogy &Measure m en t , Beiji ng 100095, Ch i n a)
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Beiji ng 100083, Ch i na ;
Abstrac t :Eng i nee ri ng properti es of the surface m ach i ning of m echan i ca l par ts affec t t he qua li ty , w ork i ng life , working stab ility and o t her i m portant param eters , w hich i n t he above w orks , f o r w ork surface m ach i n i ng, as w ell as the deter m i nan ts of test has be -come m ore i m portant 1In this paper , the trad iti onal non -destructive testi ng techno log ies , t he sty l es o f surface defects , and the ir influence on the surface quality were i ntroduced 1F i na lly , a fter t he co m pa rison for a var iety of detec ti on m ethods , t he concl usions com e to be obta i ned 1
K ey word s :Fo r m i ng surface profiles ; surface de fects ; on-li ne detection
钢板是工业生产中不可或缺的原材料。近年来, 随着对钢板的需求量不断增加, 对其表面质量要求也
越来越高。在生产高附加值的产品中, 如汽车板、家电板、气瓶钢等, 对板材的表面质量要求更是严格, 而且主要是针对板材的使用性能提出的, 比如耐磨性、疲劳强度、硬度、耐腐蚀性等等, 其中尤为重要的是耐磨性和疲劳强度, 是板材质量最重要的参数。
目前, 美国、日本等发达国家, 在冷轧钢板轧机、热轧型钢以及酸洗线和镀锡线上, 均采用了表面缺陷在线检测系统, 且以无损检测为主, 其中, 在线的、实时的检测方法以其对表面无损伤、速度快、精度高等特点占据了主导位置。传统的无损检测方式主要有涡流检测技术、红外检测技术以及漏磁检测技术等。
近年来随着光电子技术的发展, 兴起了基于激光
[收稿日期]2009-07-28;
[修订日期]2009-12-20
扫描的计算机视觉检测技术和固体摄像器件检测法。前者因对于微小的或对比度小的缺陷分辨能力不足, 需专用的光学系统, 结构复杂, 可维护性和升级性较差和操作成本高等因素而未被广泛采用。而固体摄像器件检测法则以其精准度高、智能性强、操作简便等优势遍及到各个检测领域。本文将介绍板材表面的缺陷形式、表面质量对使用性能的影响, 以及几种常用的在线测量方式, 并分析其特点。
1 板材表面质量的几种典型表面缺陷
在其轧制过程中, 由于钢坯本身、轧制设备、轧制工艺等原因, 导致轧制钢板表面出现了裂纹、氧化皮、结疤、辊印、刮伤、孔洞、针眼、鳞片、表皮分层、麻点等缺陷。这些缺陷不仅影响了产品外观, 更重要的是降低了产品的抗腐蚀性、抗磨性、疲劳极限等使用性能。根据国标5热轧钢板表面质量的一般要
[基金项目]航空科学基金资助(2007ZD44002)
[作者简介]夏承亮(1983-), 男, 吉林敦化人, 北京航空航天大学仪器科学及光电工程学院硕士研究生, 主要研究方向为嵌入式计算机测控系统。
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计量测试与检定
[1]
METROLOGY TEST TECHNOLOGY &VER I F I C ATI O N
响使用和外观的表面缺陷。以冰箱面板为例, 内冰箱面板几乎都是高光亮表面, 不管是喷塑面板还是覆膜面板, 对基板的表面质量要求都非常高, 因此不仅对
基板的平均表面粗糙度(Ra ) 有严格的要求, 而且对表面的平均峰值密度有很高的要求。
另外, 板形的好坏直接影响产品的最终使用质量, 如家电外板在板形方面的要求非常苛刻, 甚至比汽车板的要求还高, 因为家电外板在一般情况下是经过简单弯折成型之后直接使用的。影响板形的主要因素有:1) 辊系的弹性变形; 2) 轧辊热凸度; 3) 轧辊的磨损; 4) 热轧原料钢卷的原始凸度及板形; 5) 轧材本身的物理特性, 如硬度不均等都可能影响板形。
212 表面粗糙度对耐磨性的影响
加工完成的板材的表面并不是绝对水平的, 在微观下可以看到粗糙不平的波动, 在与其它材料表面的接触过程中最初阶段只在表面粗糙的峰部接触, 实际接触面积远小于理论接触面积, 在相互接触的峰部有非常大的单位应力, 使实际接触面积处产生塑性变形、弹性变形和峰部之间的剪切破坏, 引起严重磨损。除此以外, 粗糙度还会对冷轧酸洗、深冲性能、镀锌等产生影响。
带钢表面粗糙度形成的因素众多, 且机理复杂, 其影响因素主要有轧辊表面粗糙度、带钢宽度、带钢厚度、轧制力、轧制量和带钢的材料特性等, 这些因素会相互作用交织在一起。213 表面粗糙度对疲劳强度的影响
板材金属受交变载荷作用后产生的疲劳破坏往往发生在板材表面和板材表面冷硬层下面, 因此板材的表面质量对疲劳强度影响很大。
表面粗糙度对疲劳强度的影响是在交变载荷作用下, 表面粗糙度的凹谷部位容易引起应力集中, 产生裂纹。表面粗糙度值越大, 表面的纹痕越深, 纹底半径越小, 抗疲劳破坏的能力越差。
求6(GB /T14977) 94), 高质量的钢板表面主要存在以下几种缺陷
。
111 压痕和轧痕
压痕(凹陷) 和轧痕(凸起) 可按一定距离的间隔分布或无规则地分布在轧件的整个长度和宽度上。周期性出现的轧痕是由于轧辊或夹持辊破损造成的。压痕是由于轧辊或其他辊子上的粘贴异物造成的。
112 划伤和沟槽
由于轧件和设备之间相对运动摩擦造成的表面上宽度、深度和长度不同的机械损伤。它们基本上平行或垂直于轧制方向。可能有轻微的翻卷, 而且很少含有氧化铁皮。
113 气泡
气泡位于紧结表皮以下, 其形状和尺寸不同, 而且是热轧时显现出来的。气泡是由于冶炼过程中、浇注过程中脱气不良造成的。
114 夹杂
表面上的非金属夹杂物, 其尺寸和形状不同。夹杂沿轧制方向延伸, 随机分布, 并且其颜色与基体明显不同。夹杂主要由于锭坯表面粘有非金属夹杂物, 轧制时未脱落。也可能是冶炼、浇注过程中带入的夹杂物、轧制后暴露出来。115 裂纹
在表面范围分布的缺陷, 其长度不同, 平行或垂直于轧制方向, 且很少以网状微裂形式出现。裂纹主要是由于轧件在冷却过程中产生的应力造成的。116 结疤和疤痕
重叠的物质, 形状和程度不同的表面重叠部分, 不规则地分布在轧件的整个范围而且仅局部与基体金属相连接。在结疤中有较多的非金属夹杂物或氧化铁皮。结疤可以是铸锭期间产生的, 也可以是轧制过程中材料表面位移或滑动造成的。疤痕主要是由于半成品上平行轧制方向的缺陷, 如火焰切割毛刺, 在轧制进重叠造成的。
2 板材表面质量对使用性能的影响
材料的损坏一般都是从表面层开始的, 板材的性能, 尤其是它的耐磨性和耐腐蚀性, 在很大程度上取决于表面层的质量。其影响形式如下:
211 表面斑点、裂纹、疤痕、弯曲等缺陷对使用的影响
表面冷轧板带或镀锌基板主要用于轿车顶盖、底板用电镀锌及热镀锌基板、侧围板、门外板、鼻子板等。家电用冷轧板在表面质量方面也不允许有任何影
3 板材表面质量在线检测技术) ) ) 传统方法简述
钢板表面缺陷的传统无损检测技术主要有涡流检测技术、红外检测技术及漏磁检测技术等。下面分别简述之。
涡流检测方法:通过线圈产生涡流, 并接受返回信号来检测钢板中的缺陷, 涡流频率根据钢板的钢相是否有铁磁性来选择。一般把涡流检测设备安装在切割设备前端, 在钢板上下表面作横向往复移动的涡流检测器检测裂纹, 在钢板侧面和棱边处固定的涡流探
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测器检测横裂和角裂, 其检测原理如图1所示。
计量测试与检定
检测装置, 该装置使用直流磁化法, 励磁器与检测元件呈同一方向配置, 检测元件采用高灵敏度的半导体式磁敏元件, 用于检测水平磁通分量。磁敏传感器的输出信号通过滤波器去除噪声后, 由计算机实时识别出缺陷目标并计算出非金属夹杂物的体积等参数。
图1 涡流检测原理图
涡流方法只能检测金属板材表面和表皮下层阻流缺陷, 例如:麻点等缺陷; 其次需要大电流励磁, 在生产上造成能源的极大浪费, 并且速度很慢, 不适宜高速轧制钢板的表面检测。
红外检测方法:其检测原理如图2所示, 在钢坯传送辊道上设置一个高频感应线圈, 当钢坯通过时在表面产生感应电流, 由于高频感应的集肤效应, 其穿透深度限于1mm 以内。在有缺陷的区域内, 感应电流将从缺陷下方流过, 从而增加了电流的行程, 导致在单位长度的表面上消耗更多的电能, 这将引起钢坯表面温度的局部上升。由于缺陷处的局部温升取决于缺陷的平均深度、线圈工作频率、特定的输入电能、被检钢坯的电性能和热性能、感应线圈的宽度、钢坯的运动速度等因素, 因此使其它各种因素在一定范围内保持恒定, 便可以通过检测局部温升值来计算缺陷的深度。红外检测影响因素比较多, 一般只用于离线小范围检测。
图3 漏磁检测原理图
漏磁检测法不仅能检测表面缺陷, 而且还能检测内部微小缺陷, 造价比较低廉, 但此方法受环境因素的影响, 检测精度和速度都难以满足高速、高质量的需要。
4 采用机器视觉技术的缺陷检测方法及发展
目前, 应用最为广泛的、能够很好的实现钢板表面缺陷在线无损检测的是以计算机视觉技术为基础的检测方法, 包括激光扫描法和固体摄像器件CCD 成像检测法, 下面对这些方法予以分析和介绍。411 基于激光扫描的计算机视觉检测技术
激光扫描视觉系统是基于三角测量原理, 即光速投射到物体上, 敏感器件检测其漫反射的光。如果敏感器件位置合适, 物体上的激光点能清晰的在敏感器件上成像, 那么横向的分辨率就只取决于激光束的宽度(亦即粗细), 而激光束的宽度可通过适当的光学方法调整得较细。
1990年, 国内华中理工大学罗志勇和武汉钢铁公司等人首先采用激光扫描方法测量冷轧钢板宽度和检测孔洞缺陷, 并开发了相应的信号处理电路和检测系统
[2]
。
激光扫描检测作为一种新型的非接触检测技术,
图2 红外检测原理图
可以显著提高缺陷灵敏度、检测的实时性和数字信号处理的通用性, 其特点明显优于前面所述的传统无损检测方法。但是它对微小的或对比度小的缺陷分辨能力不足, 光学系统结构复杂, 可维护性和可升级性较差; 激光光路对环境要求高, 信号噪声大, 等致命弱
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漏磁检测方法:是利用漏磁通密度与缺陷的体积成正比的关系, 通过测量漏磁通密度从而确定缺陷的大小并对缺陷进行识别。图3是一在线非金属夹杂物
1
计量测试与检定
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造成的错检; 并通过系统的优化设计, 降低了对数据通信和处理系统的性能要求, 提高了系统的性价比。该检测系统在带钢的上下表面各安装了一组检测装
置, 每组检测装置由两组独立的光源和一组图像传感器组成, 图像传感器采用高速线阵CCD, 两组光源分别为明域光源和暗域光源(如图5所示, 明域光源是通过带钢表面反射直接进入图像传感器的光源; 暗域光源是通过带钢表面的立体缺陷散射后进入图像传感器的光源) 。带钢表面无缺陷时, 图像传感器接收到的是明域光源在带钢表面的反射光, 几乎接收不到暗域光源的光, 各象素点灰度图像比较均匀。带钢表面有二维平面缺陷(如色斑等) 时, 由于缺陷对光的吸收特性与周围其它部位不同, 所以图像传感器接收到的象素点灰度图像出现波动。
点, 限制了其在钢板表面自动检测领域中的进一步实用化和工程化。
412 固体摄像器件检测法
固体摄像机分为两种, 一种是基于C MOS 感光元件的固体摄像机, 一种是基于CCD 感光元件的固体摄像机。固体摄像器件检测原理是用特殊光源以一定方向照射到钢板表面上, 摄像机在带钢上扫描成像, 扫描所得的图像信号经过图像采集卡输入计算机, 通过图像预处理、二值化、确定检测区域等处理方法后得到钢板表面缺陷的二值图像, 提取二值图像中的几何特征参数, 然后再进行图像识别, 判断是否存在缺陷。
国际上有德国的Parsytec 公司、美国的M ichigan 大学、Cognex 公司、芬兰的Ranta m ukk iN e w Technolo -gy 公司、瑞士的ABB 公司等, 从上世纪70年代开始一直都在投入力量对钢板表面缺陷方面的技术进行研究, 并已有成型产品出现。
同国外发达国家相比, 我国钢板表面缺陷检测技术的研究工作, 起步较晚, 但是进展很快, 技术水平也大有提高, 但是真正实用可推广的产品不多。如华中理工大学、哈尔滨工业大学、北京科技大学、天津大学等高等院校, 以及武钢和宝钢等钢铁公司多年来在这方面不断进行探索, 已经取得了可喜成就。
从1995年开始, 华中理工大学罗志勇等人又开展了线阵CCD 和面阵CCD 检测技术的研究工作
[3]
图5 明域与暗域光源接收原理图
。
与此同时, 上海宝山钢铁(集团) 公司也与原航天部二院联合研制出冷轧带钢表面质量的在线检测系统Bao V ision 。该系统的硬件框架主要由光源、摄像头、图像采集卡、光电转换装置、计算机、数据库服务器等组成。当被检测的区间存在孔洞、边裂缺陷时, 照射光线将会穿过钢板缺陷被线阵CCD 摄像机接收, 并将带钢表面图像经光纤或高速图像采集和预处理电路, 送至图像处理计算机组(通常由两台计算机组成) 。图像处理计算机根据采集到的带钢图像, 高速分析, 判断该图像是否存在可疑区域或孔洞、边裂缺陷, 若无, 则放弃; 若存在缺陷, 则上传服务器, 记录并送入数据库, 为现场提供有效生产信息, 实时监控带钢质量。
[6]
研制出了采用多台面阵摄像机成像(测量原理如图4) 、通过基于PC 环境的DSP 系统所构成的图象处理平台进行冷轧带钢表面孔洞、重皮和边裂等缺陷检测和最小带宽测量的实验。
图4 多面阵CCD 摄像机测量原理图
2002年北京科技大学徐科等人采用多个面阵摄像机同时采集钢板表面图像, 由多台客户机和一台服务器组成的并行计算机系统, 实现了对钢板表面的在线检测。将一激光器投射出的多条线型激光垂直向下照射钢板表面, 用面阵CCD 摄像机采集这些激光线的
[7]
图像。根据标定的结果可将图像坐标转换为空间坐标, 从而可以得到钢板表面的高度坐标。通过这种方
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2000年, 哈尔滨工业大学机器人研究所开始进行带钢表面主要缺陷的静态检测和识别方法的研究。后来和鞍山钢铁公司一起提出了一种使用现场可编程门
阵列(FPGA) 实现有缺陷数据和无缺陷数据比较的带钢表面缺陷实时检测方法
[4]
, 克服了由于光源不均
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式可以检测钢板表面的三维缺陷, 并获取缺陷的深度信息。
计量测试与检定
面阵CCD 成像检测系统, 多个面阵CCD 视场相互交叠确保检测到整个板宽, 这种检测方法的缺点是存在过多的冗余图像数据, 而且基于软件处理的图像处理方法使得整个系统庞大而昂贵。
随着最新线阵CCD 传感器件的发展, 基于线阵CCD 扫描方法的检测速度不再受线阵CCD 帧转移率的限制。因此, 在板宽方向和钢板运行速度方向都能够获得很高的检测分辨率。相对于面阵CCD 检测系统, 线阵CCD 扫描检测系统能够利用较少的摄像机
图6 多线激光器测量原理图
而获得与之相同的分辨率, 图像处理系统也更为紧凑。从某种意义上说, 线阵CCD 扫描检测方法代表了钢板表面检测未来发展方向的主流。
512 关键技术与难点
(1) 如何提高对钢板表面细微的、低对比度的缺陷类型的检测分辨力及灵敏度。采取的措施有:可以将CCD 传感器的放置在明域及暗域交界处; 增加设置数量; 将CCD 摄象机采用远心检测光路(Telecen -tric); 提高A /D转换器的转换精度; 提高微弱信号的信噪比等等。
(2) 高速数据采集和图像处理技术。随着生产技术的改进, 钢板运行速度不断提高, 这就需要能进行高速数据采集的测试系统。所以需要选择高速率的ADC 器件、采用高速DSP+FPGA 的实时、高速处理系统结构, 以满足钢材材表面缺陷的检测。
[参考文献]
[1]GB /T14977) 941热轧钢板表面质量的一般要求[S]1[2]罗志勇1一种激光扫描器的扫描与接收方法
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75-781
200611996, 24
2005年天津大学段发阶教授及其研究小组使用线阵CCD 摄像机采集带钢钢板表面图像, 由FPGA
(F ield Prog ra mm ab le Gate A rray 现场可编程门阵列) 进行处理, 并且尝试在FPGA 及其CPLD 中使用FI R 滤波、DA 算法等基本数字图像处理方式对CCD 的采集信号进行处理。为实现缺陷的准确分类, 采用了DSP+FPGA 的测量模式。FPGA 处理的图像信息进入DSP, 完成平滑、图像增强、图像分割、图像描述和缺陷自动分类。DSP 实现缺陷分类算法, 使整个系统无瓶颈现象, 保证缺陷的实时检出整个处理电路采用CPLD (复杂可编程逻辑器件) 构成主控电路模块, 使FPGA +DSP 的处理分类电路与光电编码器同步电路进行无缝接口, 减少冗余数据, 保证图像信息的正常采集。实现对钢板内气泡、夹杂物、结疤、划伤和压痕等缺陷的自动识别和检测
[8]
。
5 结论
511 板材表面缺陷检测技术的发展趋势
板材表面缺陷在线检测的目的是在生产线正常运行的条件下实时、无遗漏地检测出板材全表面上主要的缺陷类型, 通过统计分析并参照产品质量等级评定标准, 评估出单个或批量产品的质量状况, 并提供给工厂质量控制部门, 作为其决策的依据。
而传统的无损检测方法由于其检测原理的局限性, 可检出的缺陷种类和缺陷定量描述精度有限, 无法综合评估板材的表面质量状况; 基于计算机视觉检测理论的钢板表面检测技术越来越受欢迎, 并主要分为三种类型:激光扫描法、面阵CCD 成像法、线阵CCD 扫描检测法。
激光扫描法利用激光器对二维表面逐点扫描以获得高分辨率与高检测精度, 然而, 该检测系统的组成部件需要高精度加工并且其光学系统比较复杂而难以实现, 限制了该方法在工业中的工程实际应用。对于
1[4]程方胜, 冷显国, 赵杰, 李长乐1一种带钢表面缺陷实
时检测系统的研制及应用[J]1冶金自动化, (3):
47-521
2002, 24(3):329-3321
//wwww1baosteel 1co m 12007, 20(2):
123
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陷计算机视觉在线检测系统的设计[J]1无损检测, 2003, 25(6):287-2901
[编辑:谢永善]
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(11北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院, 北京 100191;
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[摘 要]板材表面的质量决定了板材的使用性能、寿命、工作可靠性等一系列重要参数, 因而在工程上, 对于影响板材表面质量的因素以及针对板材表面质量的检测方式也越来越受重视。文中分别介绍和分析了板材常见的几种缺陷形式、板材表面质量对其使用性能的影响, 并以高精度钢板为例介绍表面缺陷的传统无损检测技术、激光扫描和机器视觉技术; 最后, 通过各种检测方式的结果对比得出结论。[关键词]板材; 表面缺陷; 在线检测[中图分类号]TH 87
[文献标识码]A
[文章编号]1002-1183(2010) 01-0001-05
Su mm ary of The Onli ne TestM et hods of Surface Finis h for Rolle d Steel P l ates
X I A Cheng-li a ng , L I Cheng-gui , X I O NG Chang-you
(11School of Instrum en t Science and Op to-electron ics Engineeri ng , Bei hang Un i versit y ,
21Changcheng Instit u t e ofM etrol ogy &Measure m en t , Beiji ng 100095, Ch i n a)
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Beiji ng 100083, Ch i na ;
Abstrac t :Eng i nee ri ng properti es of the surface m ach i ning of m echan i ca l par ts affec t t he qua li ty , w ork i ng life , working stab ility and o t her i m portant param eters , w hich i n t he above w orks , f o r w ork surface m ach i n i ng, as w ell as the deter m i nan ts of test has be -come m ore i m portant 1In this paper , the trad iti onal non -destructive testi ng techno log ies , t he sty l es o f surface defects , and the ir influence on the surface quality were i ntroduced 1F i na lly , a fter t he co m pa rison for a var iety of detec ti on m ethods , t he concl usions com e to be obta i ned 1
K ey word s :Fo r m i ng surface profiles ; surface de fects ; on-li ne detection
钢板是工业生产中不可或缺的原材料。近年来, 随着对钢板的需求量不断增加, 对其表面质量要求也
越来越高。在生产高附加值的产品中, 如汽车板、家电板、气瓶钢等, 对板材的表面质量要求更是严格, 而且主要是针对板材的使用性能提出的, 比如耐磨性、疲劳强度、硬度、耐腐蚀性等等, 其中尤为重要的是耐磨性和疲劳强度, 是板材质量最重要的参数。
目前, 美国、日本等发达国家, 在冷轧钢板轧机、热轧型钢以及酸洗线和镀锡线上, 均采用了表面缺陷在线检测系统, 且以无损检测为主, 其中, 在线的、实时的检测方法以其对表面无损伤、速度快、精度高等特点占据了主导位置。传统的无损检测方式主要有涡流检测技术、红外检测技术以及漏磁检测技术等。
近年来随着光电子技术的发展, 兴起了基于激光
[收稿日期]2009-07-28;
[修订日期]2009-12-20
扫描的计算机视觉检测技术和固体摄像器件检测法。前者因对于微小的或对比度小的缺陷分辨能力不足, 需专用的光学系统, 结构复杂, 可维护性和升级性较差和操作成本高等因素而未被广泛采用。而固体摄像器件检测法则以其精准度高、智能性强、操作简便等优势遍及到各个检测领域。本文将介绍板材表面的缺陷形式、表面质量对使用性能的影响, 以及几种常用的在线测量方式, 并分析其特点。
1 板材表面质量的几种典型表面缺陷
在其轧制过程中, 由于钢坯本身、轧制设备、轧制工艺等原因, 导致轧制钢板表面出现了裂纹、氧化皮、结疤、辊印、刮伤、孔洞、针眼、鳞片、表皮分层、麻点等缺陷。这些缺陷不仅影响了产品外观, 更重要的是降低了产品的抗腐蚀性、抗磨性、疲劳极限等使用性能。根据国标5热轧钢板表面质量的一般要
[基金项目]航空科学基金资助(2007ZD44002)
[作者简介]夏承亮(1983-), 男, 吉林敦化人, 北京航空航天大学仪器科学及光电工程学院硕士研究生, 主要研究方向为嵌入式计算机测控系统。
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计量测试与检定
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METROLOGY TEST TECHNOLOGY &VER I F I C ATI O N
响使用和外观的表面缺陷。以冰箱面板为例, 内冰箱面板几乎都是高光亮表面, 不管是喷塑面板还是覆膜面板, 对基板的表面质量要求都非常高, 因此不仅对
基板的平均表面粗糙度(Ra ) 有严格的要求, 而且对表面的平均峰值密度有很高的要求。
另外, 板形的好坏直接影响产品的最终使用质量, 如家电外板在板形方面的要求非常苛刻, 甚至比汽车板的要求还高, 因为家电外板在一般情况下是经过简单弯折成型之后直接使用的。影响板形的主要因素有:1) 辊系的弹性变形; 2) 轧辊热凸度; 3) 轧辊的磨损; 4) 热轧原料钢卷的原始凸度及板形; 5) 轧材本身的物理特性, 如硬度不均等都可能影响板形。
212 表面粗糙度对耐磨性的影响
加工完成的板材的表面并不是绝对水平的, 在微观下可以看到粗糙不平的波动, 在与其它材料表面的接触过程中最初阶段只在表面粗糙的峰部接触, 实际接触面积远小于理论接触面积, 在相互接触的峰部有非常大的单位应力, 使实际接触面积处产生塑性变形、弹性变形和峰部之间的剪切破坏, 引起严重磨损。除此以外, 粗糙度还会对冷轧酸洗、深冲性能、镀锌等产生影响。
带钢表面粗糙度形成的因素众多, 且机理复杂, 其影响因素主要有轧辊表面粗糙度、带钢宽度、带钢厚度、轧制力、轧制量和带钢的材料特性等, 这些因素会相互作用交织在一起。213 表面粗糙度对疲劳强度的影响
板材金属受交变载荷作用后产生的疲劳破坏往往发生在板材表面和板材表面冷硬层下面, 因此板材的表面质量对疲劳强度影响很大。
表面粗糙度对疲劳强度的影响是在交变载荷作用下, 表面粗糙度的凹谷部位容易引起应力集中, 产生裂纹。表面粗糙度值越大, 表面的纹痕越深, 纹底半径越小, 抗疲劳破坏的能力越差。
求6(GB /T14977) 94), 高质量的钢板表面主要存在以下几种缺陷
。
111 压痕和轧痕
压痕(凹陷) 和轧痕(凸起) 可按一定距离的间隔分布或无规则地分布在轧件的整个长度和宽度上。周期性出现的轧痕是由于轧辊或夹持辊破损造成的。压痕是由于轧辊或其他辊子上的粘贴异物造成的。
112 划伤和沟槽
由于轧件和设备之间相对运动摩擦造成的表面上宽度、深度和长度不同的机械损伤。它们基本上平行或垂直于轧制方向。可能有轻微的翻卷, 而且很少含有氧化铁皮。
113 气泡
气泡位于紧结表皮以下, 其形状和尺寸不同, 而且是热轧时显现出来的。气泡是由于冶炼过程中、浇注过程中脱气不良造成的。
114 夹杂
表面上的非金属夹杂物, 其尺寸和形状不同。夹杂沿轧制方向延伸, 随机分布, 并且其颜色与基体明显不同。夹杂主要由于锭坯表面粘有非金属夹杂物, 轧制时未脱落。也可能是冶炼、浇注过程中带入的夹杂物、轧制后暴露出来。115 裂纹
在表面范围分布的缺陷, 其长度不同, 平行或垂直于轧制方向, 且很少以网状微裂形式出现。裂纹主要是由于轧件在冷却过程中产生的应力造成的。116 结疤和疤痕
重叠的物质, 形状和程度不同的表面重叠部分, 不规则地分布在轧件的整个范围而且仅局部与基体金属相连接。在结疤中有较多的非金属夹杂物或氧化铁皮。结疤可以是铸锭期间产生的, 也可以是轧制过程中材料表面位移或滑动造成的。疤痕主要是由于半成品上平行轧制方向的缺陷, 如火焰切割毛刺, 在轧制进重叠造成的。
2 板材表面质量对使用性能的影响
材料的损坏一般都是从表面层开始的, 板材的性能, 尤其是它的耐磨性和耐腐蚀性, 在很大程度上取决于表面层的质量。其影响形式如下:
211 表面斑点、裂纹、疤痕、弯曲等缺陷对使用的影响
表面冷轧板带或镀锌基板主要用于轿车顶盖、底板用电镀锌及热镀锌基板、侧围板、门外板、鼻子板等。家电用冷轧板在表面质量方面也不允许有任何影
3 板材表面质量在线检测技术) ) ) 传统方法简述
钢板表面缺陷的传统无损检测技术主要有涡流检测技术、红外检测技术及漏磁检测技术等。下面分别简述之。
涡流检测方法:通过线圈产生涡流, 并接受返回信号来检测钢板中的缺陷, 涡流频率根据钢板的钢相是否有铁磁性来选择。一般把涡流检测设备安装在切割设备前端, 在钢板上下表面作横向往复移动的涡流检测器检测裂纹, 在钢板侧面和棱边处固定的涡流探
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测器检测横裂和角裂, 其检测原理如图1所示。
计量测试与检定
检测装置, 该装置使用直流磁化法, 励磁器与检测元件呈同一方向配置, 检测元件采用高灵敏度的半导体式磁敏元件, 用于检测水平磁通分量。磁敏传感器的输出信号通过滤波器去除噪声后, 由计算机实时识别出缺陷目标并计算出非金属夹杂物的体积等参数。
图1 涡流检测原理图
涡流方法只能检测金属板材表面和表皮下层阻流缺陷, 例如:麻点等缺陷; 其次需要大电流励磁, 在生产上造成能源的极大浪费, 并且速度很慢, 不适宜高速轧制钢板的表面检测。
红外检测方法:其检测原理如图2所示, 在钢坯传送辊道上设置一个高频感应线圈, 当钢坯通过时在表面产生感应电流, 由于高频感应的集肤效应, 其穿透深度限于1mm 以内。在有缺陷的区域内, 感应电流将从缺陷下方流过, 从而增加了电流的行程, 导致在单位长度的表面上消耗更多的电能, 这将引起钢坯表面温度的局部上升。由于缺陷处的局部温升取决于缺陷的平均深度、线圈工作频率、特定的输入电能、被检钢坯的电性能和热性能、感应线圈的宽度、钢坯的运动速度等因素, 因此使其它各种因素在一定范围内保持恒定, 便可以通过检测局部温升值来计算缺陷的深度。红外检测影响因素比较多, 一般只用于离线小范围检测。
图3 漏磁检测原理图
漏磁检测法不仅能检测表面缺陷, 而且还能检测内部微小缺陷, 造价比较低廉, 但此方法受环境因素的影响, 检测精度和速度都难以满足高速、高质量的需要。
4 采用机器视觉技术的缺陷检测方法及发展
目前, 应用最为广泛的、能够很好的实现钢板表面缺陷在线无损检测的是以计算机视觉技术为基础的检测方法, 包括激光扫描法和固体摄像器件CCD 成像检测法, 下面对这些方法予以分析和介绍。411 基于激光扫描的计算机视觉检测技术
激光扫描视觉系统是基于三角测量原理, 即光速投射到物体上, 敏感器件检测其漫反射的光。如果敏感器件位置合适, 物体上的激光点能清晰的在敏感器件上成像, 那么横向的分辨率就只取决于激光束的宽度(亦即粗细), 而激光束的宽度可通过适当的光学方法调整得较细。
1990年, 国内华中理工大学罗志勇和武汉钢铁公司等人首先采用激光扫描方法测量冷轧钢板宽度和检测孔洞缺陷, 并开发了相应的信号处理电路和检测系统
[2]
。
激光扫描检测作为一种新型的非接触检测技术,
图2 红外检测原理图
可以显著提高缺陷灵敏度、检测的实时性和数字信号处理的通用性, 其特点明显优于前面所述的传统无损检测方法。但是它对微小的或对比度小的缺陷分辨能力不足, 光学系统结构复杂, 可维护性和可升级性较差; 激光光路对环境要求高, 信号噪声大, 等致命弱
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漏磁检测方法:是利用漏磁通密度与缺陷的体积成正比的关系, 通过测量漏磁通密度从而确定缺陷的大小并对缺陷进行识别。图3是一在线非金属夹杂物
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计量测试与检定
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造成的错检; 并通过系统的优化设计, 降低了对数据通信和处理系统的性能要求, 提高了系统的性价比。该检测系统在带钢的上下表面各安装了一组检测装
置, 每组检测装置由两组独立的光源和一组图像传感器组成, 图像传感器采用高速线阵CCD, 两组光源分别为明域光源和暗域光源(如图5所示, 明域光源是通过带钢表面反射直接进入图像传感器的光源; 暗域光源是通过带钢表面的立体缺陷散射后进入图像传感器的光源) 。带钢表面无缺陷时, 图像传感器接收到的是明域光源在带钢表面的反射光, 几乎接收不到暗域光源的光, 各象素点灰度图像比较均匀。带钢表面有二维平面缺陷(如色斑等) 时, 由于缺陷对光的吸收特性与周围其它部位不同, 所以图像传感器接收到的象素点灰度图像出现波动。
点, 限制了其在钢板表面自动检测领域中的进一步实用化和工程化。
412 固体摄像器件检测法
固体摄像机分为两种, 一种是基于C MOS 感光元件的固体摄像机, 一种是基于CCD 感光元件的固体摄像机。固体摄像器件检测原理是用特殊光源以一定方向照射到钢板表面上, 摄像机在带钢上扫描成像, 扫描所得的图像信号经过图像采集卡输入计算机, 通过图像预处理、二值化、确定检测区域等处理方法后得到钢板表面缺陷的二值图像, 提取二值图像中的几何特征参数, 然后再进行图像识别, 判断是否存在缺陷。
国际上有德国的Parsytec 公司、美国的M ichigan 大学、Cognex 公司、芬兰的Ranta m ukk iN e w Technolo -gy 公司、瑞士的ABB 公司等, 从上世纪70年代开始一直都在投入力量对钢板表面缺陷方面的技术进行研究, 并已有成型产品出现。
同国外发达国家相比, 我国钢板表面缺陷检测技术的研究工作, 起步较晚, 但是进展很快, 技术水平也大有提高, 但是真正实用可推广的产品不多。如华中理工大学、哈尔滨工业大学、北京科技大学、天津大学等高等院校, 以及武钢和宝钢等钢铁公司多年来在这方面不断进行探索, 已经取得了可喜成就。
从1995年开始, 华中理工大学罗志勇等人又开展了线阵CCD 和面阵CCD 检测技术的研究工作
[3]
图5 明域与暗域光源接收原理图
。
与此同时, 上海宝山钢铁(集团) 公司也与原航天部二院联合研制出冷轧带钢表面质量的在线检测系统Bao V ision 。该系统的硬件框架主要由光源、摄像头、图像采集卡、光电转换装置、计算机、数据库服务器等组成。当被检测的区间存在孔洞、边裂缺陷时, 照射光线将会穿过钢板缺陷被线阵CCD 摄像机接收, 并将带钢表面图像经光纤或高速图像采集和预处理电路, 送至图像处理计算机组(通常由两台计算机组成) 。图像处理计算机根据采集到的带钢图像, 高速分析, 判断该图像是否存在可疑区域或孔洞、边裂缺陷, 若无, 则放弃; 若存在缺陷, 则上传服务器, 记录并送入数据库, 为现场提供有效生产信息, 实时监控带钢质量。
[6]
研制出了采用多台面阵摄像机成像(测量原理如图4) 、通过基于PC 环境的DSP 系统所构成的图象处理平台进行冷轧带钢表面孔洞、重皮和边裂等缺陷检测和最小带宽测量的实验。
图4 多面阵CCD 摄像机测量原理图
2002年北京科技大学徐科等人采用多个面阵摄像机同时采集钢板表面图像, 由多台客户机和一台服务器组成的并行计算机系统, 实现了对钢板表面的在线检测。将一激光器投射出的多条线型激光垂直向下照射钢板表面, 用面阵CCD 摄像机采集这些激光线的
[7]
图像。根据标定的结果可将图像坐标转换为空间坐标, 从而可以得到钢板表面的高度坐标。通过这种方
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2000年, 哈尔滨工业大学机器人研究所开始进行带钢表面主要缺陷的静态检测和识别方法的研究。后来和鞍山钢铁公司一起提出了一种使用现场可编程门
阵列(FPGA) 实现有缺陷数据和无缺陷数据比较的带钢表面缺陷实时检测方法
[4]
, 克服了由于光源不均
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式可以检测钢板表面的三维缺陷, 并获取缺陷的深度信息。
计量测试与检定
面阵CCD 成像检测系统, 多个面阵CCD 视场相互交叠确保检测到整个板宽, 这种检测方法的缺点是存在过多的冗余图像数据, 而且基于软件处理的图像处理方法使得整个系统庞大而昂贵。
随着最新线阵CCD 传感器件的发展, 基于线阵CCD 扫描方法的检测速度不再受线阵CCD 帧转移率的限制。因此, 在板宽方向和钢板运行速度方向都能够获得很高的检测分辨率。相对于面阵CCD 检测系统, 线阵CCD 扫描检测系统能够利用较少的摄像机
图6 多线激光器测量原理图
而获得与之相同的分辨率, 图像处理系统也更为紧凑。从某种意义上说, 线阵CCD 扫描检测方法代表了钢板表面检测未来发展方向的主流。
512 关键技术与难点
(1) 如何提高对钢板表面细微的、低对比度的缺陷类型的检测分辨力及灵敏度。采取的措施有:可以将CCD 传感器的放置在明域及暗域交界处; 增加设置数量; 将CCD 摄象机采用远心检测光路(Telecen -tric); 提高A /D转换器的转换精度; 提高微弱信号的信噪比等等。
(2) 高速数据采集和图像处理技术。随着生产技术的改进, 钢板运行速度不断提高, 这就需要能进行高速数据采集的测试系统。所以需要选择高速率的ADC 器件、采用高速DSP+FPGA 的实时、高速处理系统结构, 以满足钢材材表面缺陷的检测。
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2005年天津大学段发阶教授及其研究小组使用线阵CCD 摄像机采集带钢钢板表面图像, 由FPGA
(F ield Prog ra mm ab le Gate A rray 现场可编程门阵列) 进行处理, 并且尝试在FPGA 及其CPLD 中使用FI R 滤波、DA 算法等基本数字图像处理方式对CCD 的采集信号进行处理。为实现缺陷的准确分类, 采用了DSP+FPGA 的测量模式。FPGA 处理的图像信息进入DSP, 完成平滑、图像增强、图像分割、图像描述和缺陷自动分类。DSP 实现缺陷分类算法, 使整个系统无瓶颈现象, 保证缺陷的实时检出整个处理电路采用CPLD (复杂可编程逻辑器件) 构成主控电路模块, 使FPGA +DSP 的处理分类电路与光电编码器同步电路进行无缝接口, 减少冗余数据, 保证图像信息的正常采集。实现对钢板内气泡、夹杂物、结疤、划伤和压痕等缺陷的自动识别和检测
[8]
。
5 结论
511 板材表面缺陷检测技术的发展趋势
板材表面缺陷在线检测的目的是在生产线正常运行的条件下实时、无遗漏地检测出板材全表面上主要的缺陷类型, 通过统计分析并参照产品质量等级评定标准, 评估出单个或批量产品的质量状况, 并提供给工厂质量控制部门, 作为其决策的依据。
而传统的无损检测方法由于其检测原理的局限性, 可检出的缺陷种类和缺陷定量描述精度有限, 无法综合评估板材的表面质量状况; 基于计算机视觉检测理论的钢板表面检测技术越来越受欢迎, 并主要分为三种类型:激光扫描法、面阵CCD 成像法、线阵CCD 扫描检测法。
激光扫描法利用激光器对二维表面逐点扫描以获得高分辨率与高检测精度, 然而, 该检测系统的组成部件需要高精度加工并且其光学系统比较复杂而难以实现, 限制了该方法在工业中的工程实际应用。对于
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[编辑:谢永善]
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