基于脉冲涡流热成像的钢板缺陷检测研究.pptx

基于脉冲涡流热成像的钢板缺陷检测研究汇报人：2024-01-15

目录引言脉冲涡流热成像技术原理钢板缺陷类型及特征分析基于脉冲涡流热成像的钢板缺陷检测系统设计实验结果与分析讨论结论与展望

引言01

01钢板在工业领域的重要性钢板作为一种重要的工业原材料，在航空航天、汽车制造、桥梁建设等领域有着广泛的应用。02钢板缺陷的危害钢板在生产和使用过程中可能会产生各种缺陷，如裂纹、夹杂、气泡等，这些缺陷会严重影响钢板的力学性能和安全性。03钢板缺陷检测的意义对钢板进行缺陷检测是保障工业产品质量和安全的重要手段，对于提高产品质量、降低生产成本和避免安全事故具有重要意义。研究背景和意义

发展趋势随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，基于图像处理和机器学习的钢板缺陷检测方法逐渐成为研究热点。这些方法具有非接触、高效率、高精度等优点，为钢板缺陷检测提供了新的解决方案。国内外研究现状目前，国内外学者已经对钢板缺陷检测进行了大量研究，提出了多种检测方法，如超声检测、涡流检测、射线检测等。这些方法各有优缺点，但都存在一定的局限性，如检测精度不高、实时性差等。国内外研究现状及发展趋势

本研究旨在利用脉冲涡流热成像技术对钢板缺陷进行检测。首先，通过搭建实验平台获取钢板在不同条件下的热成像数据；然后，利用图像处理技术对热成像数据进行处理和分析，提取出缺陷特征；最后，基于机器学习算法构建分类模型，实现对钢板缺陷的自动识别和分类。通过本研究，旨在开发出一种高效、准确的钢板缺陷检测方法，提高钢板产品质量和安全性能，降低生产成本和避免安全事故的发生。本研究不仅具有重要的理论意义，可以为钢板缺陷检测领域提供新的思路和方法；而且具有实际应用价值，可以为工业领域提供一种快速、准确、可靠的钢板缺陷检测手段，推动工业领域的发展。研究内容研究目的研究意义研究内容、目的和意义

脉冲涡流热成像技术原理02

脉冲涡流是一种瞬态的电磁场现象，当交变电流在导体中流动时，会在导体周围产生交变的磁场，进而在导体中产生涡流。热成像技术是利用红外探测器接收物体辐射的红外能量，通过信号处理和图像重建，将物体表面的温度分布以图像的形式呈现出来。脉冲涡流热成像脉冲涡流热成像技术基本概念

激励阶段01通过激励线圈向被测钢板施加一个瞬态的脉冲电流，使钢板内部产生涡流。02感应阶段钢板内部的涡流在钢板中产生焦耳热，使钢板局部温度升高。03成像阶段利用红外探测器捕捉钢板表面的温度分布，并通过图像处理和重建技术，得到钢板表面的热成像图。脉冲涡流热成像技术工作原理

非接触式检测，对钢板表面无损伤；检测速度快，效率高；可检测多种类型的缺陷。对激励源要求较高，需要较大的脉冲功率；对钢板表面的光洁度和环境温度有一定要求；对于深层缺陷的检测能力有限。优点缺点脉冲涡流热成像技术优缺点分析

钢板缺陷类型及特征分析03

裂纹钢板表面或内部的线状开裂，可能由轧制、热处理或焊接等工艺不当引起。夹杂钢板内部存在的与基体金属不同的非金属或金属夹杂物，可能来源于原料或加工过程中的污染。气孔钢板内部的气泡状空洞，通常由冶炼或浇铸过程中的气体残留造成。分层钢板内部的层状分离，可能由轧制过程中的不当操作或原料问题导致。钢板常见缺陷类型介绍

裂纹产生原因夹杂产生原因原料不纯、冶炼工艺控制不当、浇铸过程中的污染等。气孔产生原因冶炼过程中气体去除不彻底、浇铸速度过快导致气体来不及逸出等。轧制力过大、轧制温度不当、冷却速度过快等。分层产生原因原料存在分层、轧制过程中道次压下量过大或轧制温度过高导致金属流动不均匀等。各类缺陷产生原因分析

缺陷特征提取方法探讨基于图像处理的特征提取利用图像处理技术对钢板表面图像进行预处理、边缘检测等操作，提取裂纹、夹杂等缺陷的形状、大小、位置等特征。基于信号处理的特征提取通过对脉冲涡流热成像信号进行时域、频域分析，提取缺陷引起的信号变化特征，如幅值、频率、相位等。基于深度学习的特征提取利用深度学习技术对大量钢板图像进行训练学习，自动提取缺陷的高层次特征，提高缺陷检测的准确性和效率。

基于脉冲涡流热成像的钢板缺陷检测系统设计04

总体架构包括脉冲涡流热成像系统、图像采集与处理系统、缺陷识别与分类系统三大部分。脉冲涡流热成像系统负责产生脉冲涡流并作用于钢板，使钢板内部缺陷以热信号形式表现出来。图像采集与处理系统负责实时采集钢板热图像，并进行预处理，提取缺陷特征。缺陷识别与分类系统负责对提取的缺陷特征进行识别与分类，实现钢板缺陷的自动检测。系统总体架构设计冲涡流发生器选用高性能脉冲发生器，产生稳定、可调的脉冲涡流。红外热像仪选用高分辨率、高灵敏度的红外热像仪，实时采集钢板热图像。计算机选用高性能计算机，负责图像处理和缺陷识别算法的运行。其他辅助设备包括电源、数据线、固定装置等。硬件选型与配置方案