基于机器视觉的钢管表面缺陷检测方法.docx
钢管作为原材料，广泛应用于如石油、化工、电力、船舶、汽车等行业。近年来，经济全球化发展使企业对产品质量提出更高要求，钢管表面存在缺陷会严重影响其使用寿命，同时在设备某些重要位，使用劣质钢管会存在安全隐患，严重威胁人员生命，对企业造成产财产损失。
因此，为了控制钢管质量，相关企业会对其进行质量检测，但检测措施通常由人工实现，无法实现快速、精准检测缺陷。
在钢管生产的过程中，由于原材料、轧制设备和加工工艺等多方面的原因，将导致其表面出现划痕、辊痕、氧化铁皮、表面夹杂、孔洞、裂纹、麻面等不同类型的缺陷。这些缺陷不仅严重影响产品的外观，还降低了产品的抗腐蚀性、耐磨性和疲劳强度等性能，给企业的发展带来不良影响，同时也增添以钢管为原材料的下游产品使用过程中的安全隐患。
表面缺陷区域具有应力集中、受力薄弱的特点，同时性能突变、疲劳损伤和锈蚀往往集中在此区域，使得钢管在复杂恶劣环境下的工作性能大大降低。通过对钢管表面存在的缺陷区域进行检测，及时发现缺陷，为生产工艺的调整、设备状态改进提供依据具有重要意义。
目前，钢管的表面缺陷的检测大多通过人工方式实现，人工方式依赖于现场经验且效率低，受现场环境的影响，劳动强度大，易产生漏检和误检现象，不能全面反应钢管表面的质量，检测实时性差，检测种类少，检测效率低，缺乏对产品的表面质量的综合评估。随着计算机水平的发展和人工智能领域的兴起，机器视觉技术得到广泛的应用，采用机器视觉方法能有效弥补人工检测不足，且检测精度高、能进一步为智能制造提供数据平台。
01
钢管表面缺陷检测特点
国内外利用机器视觉方法检测冶金产品的对象主要为板材、带钢、钢条等，这些产品表面较平整、粗糙度低、材料反射率一致，只要保证入射光照角度合理，强度分布均匀，无论使用面阵或线阵相机均能获取较为理想的被检测材料表面缺陷图像，这也有效降低了后续图像处理算法的复杂程度；
如图平面材料表面缺陷检测的光照分布示意图，通常采用单个或多个面阵相机即可获得理想的光照结果；而采用线阵光源则更容易实现，因为被照射区域各点到达光源中心的距离是相等的。
平面材料表面缺陷检测的光照分布示意图
对于钢管而言，因其几何结构特点，当采用面阵光源时，弧形外表面使得光源中心与被照射区域各处之间距离相差过大，如图所示，与光源最短距离位置处表现为较高亮度，而在最短距离位置两测，光照亮度分布减弱，图像成像结果也表现类似特点，中间区域像素灰度分布较高而两侧区域像素灰度值较小。
面阵光源光照分布（正视图）
另一情况如图所示，采用线阵相机和线阵光源实现钢管表面缺陷动态检测时，因振动、装配误差等因素，线阵光源中心线与线阵相机视野长度方向并非位于同一直线，相机视野方向通常与钢管回转中心所在直线一致；这种情况会降低照射区域与视野区域重合性，导致成像结果光照不均现象严重，进一步增加图像处理的困难度。
线阵光源光照分布（俯视图）
02
关键技术难点
钢管因其几何结构特点，易产生光照不均现象；为实现钢管圆弧表面动态实时检测，必然影响光源光照区域与相机视野的重合性，易造成光照分布不均，这种现象会覆盖掉缺陷区域的特征。当图像获取不理想时，会增加图像处理的难度。尽管相关学者在机器视觉检测领域已经作了很多工作，但国内对钢管的表面缺陷检测的研究较少，?主要存在如下难点：
（1）热轧无缝钢管与热轧带钢、重轨等类似，表面覆盖大量氧化铁皮，会导致各类伪缺陷的产生；
（2）钢管弧形外表面易产生光照不均现象；
（3）因光照不均的影响，缺陷灰度差异较大，使得漏检严重；
（4）受弯曲度、不圆度和表面凸起缺陷的影响，钢管在检测过程中产生振动，使得图像采集存在误差，特征不明显；
（5）实现动态检测时，光源照射区域与相机视野区域重合性会降低，进而造成光照分布不均。
03
成像光路设计
照明系统包括照明方式选择，相机与光源的位置关系确定。
钢管表面的照明方式可分为明场照明和暗场照明，本文选择明场照明方式，该方式有益于钢管表面缺陷和背景形成高对比度。由于采用单个线阵相机和线光源，其有效工作区为窄条，与其它冶金产品表面不同的是，热轧无缝钢管在成型过程中，因其工序工艺的特点，表面未经抛光处理，光照反射类型以漫反射为主。图为明场照明光路结构图。
根据图像采集原理，需要确定线阵相机、线光源等的位置，这有益于后续硬件选型中参数的确定。
为保证视野区域能够将不同长度的钢管表面覆盖，在光路设计中，使视野幅宽大于钢管长度。
04
硬件参数设计
（1）相机
线阵相机分为主要分为CCD和CMOS两种类型。
由于工作原理，CCD的表面上会因静电场存在导致表面吸吸附较多灰尘，这在实际工业检查中受到限制，而CMOS芯片内部集成性较高，对硬件设计的优化具有促进作用，具有图像捕捉灵活、灵敏度高、动态范围宽、分辨率高、低功耗及优良的系统集成等优点，同