冷軋鍍鋅線帶鋼表面質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用

王智燕， 張陽(yáng)陽(yáng)

（首鋼京唐鋼鐵聯(lián)合有限責(zé)任公司冷軋作業(yè)部， 河北 唐山 063210）

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，冷軋鍍鋅鋼板的用量愈來(lái)愈多，對(duì)質(zhì)量的要求也愈來(lái)愈高。而鋼材的腐蝕問(wèn)題一直是比較關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題之一，冷軋鍍鋅是一種在低于結(jié)晶物溫度下進(jìn)行的鍍化技術(shù)，可以在帶鋼表面形成鋅化物，進(jìn)而防止與外界雜質(zhì)接觸而造成損耗，被廣泛應(yīng)用于電器、汽車行業(yè)鋼板的制造過(guò)程中。鍍鋅線帶鋼在清洗，加熱，冷卻，鍍鋅，軋制，鈍化等各項(xiàng)工序進(jìn)行時(shí)，都可能對(duì)表面產(chǎn)生損傷[1]。損傷后的鋼結(jié)構(gòu)是無(wú)法滿足使用要求的，尤其是高端汽車板的制造上，而表面質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)可以幫助檢測(cè)帶鋼表面是否存有缺陷，大大提升產(chǎn)品的缺陷識(shí)別率，對(duì)不同類型缺陷進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別和自動(dòng)分級(jí)。產(chǎn)線可以迅速采取響應(yīng)，及時(shí)調(diào)整控制參數(shù)，同時(shí)方便質(zhì)檢人員及時(shí)對(duì)存在嚴(yán)重缺陷的帶鋼進(jìn)行降級(jí)或評(píng)審處理。因此，冷軋鍍鋅帶鋼表面質(zhì)量檢測(cè)是十分重要的，國(guó)內(nèi)某鋼廠鍍鋅線該系統(tǒng)集圖像采集與處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析為一體，運(yùn)行狀況非常穩(wěn)定，缺陷檢測(cè)與分類效果良好，基本能夠滿足現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)需求。

1 帶鋼表面質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)的硬件構(gòu)成

該系統(tǒng)硬件主要由圖像采集器、圖像數(shù)據(jù)分析器、缺陷數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器和缺陷顯示四個(gè)部分組成，其主要原理如圖1 所示。

圖1 帶鋼表面質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)原理圖

1.1 圖像采集

照明和相機(jī)是硬件中最主要的配置之一，二者直接決定了檢測(cè)效果。圖像采集器主要指的是通過(guò)高速線掃描和面掃描相機(jī)，對(duì)帶鋼表面進(jìn)行逐行掃描，通過(guò)拍照的方式對(duì)帶鋼表面進(jìn)行圖像拍攝，其傳感器和光源可以覆蓋整個(gè)帶鋼的寬度，隨著帶鋼的連續(xù)運(yùn)行，每個(gè)攝像頭最高每秒鐘可掃面2～4 萬(wàn)行，頻閃的光源保證曝光時(shí)間足夠短來(lái)防止照片被拍糊[2-4]。

鍍鋅線的表面檢測(cè)傳感器有明場(chǎng)和暗場(chǎng)配置，明場(chǎng)對(duì)大多數(shù)缺陷類型來(lái)說(shuō)是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的配置，明場(chǎng)照片中，整個(gè)表面看起來(lái)比較亮而缺陷相對(duì)暗些，可以用色差來(lái)表標(biāo)識(shí)缺陷；而暗場(chǎng)對(duì)一些“3D”類型的表面缺陷（如劃傷，翹皮，硌痕）或者表面亮斑的缺陷更為敏感。二者對(duì)于光源和相機(jī)的安裝方式是不同的，區(qū)別和拍攝效果如圖2 所示。鍍鋅線中一般會(huì)選擇單獨(dú)明場(chǎng)或者明暗場(chǎng)結(jié)合的配置方式，這種方式通過(guò)兩個(gè)相機(jī)對(duì)帶鋼相同區(qū)域同時(shí)成像，能獲得更豐富的圖像信息，這些信息為缺陷識(shí)別提供了更多的依據(jù)，有利于提高缺陷的識(shí)別率。

圖2 明暗場(chǎng)區(qū)別示意圖

每個(gè)照明的傳感器單元都配備了自動(dòng)控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)會(huì)基于對(duì)記錄圖像的不斷評(píng)估和反饋，照明控制計(jì)算機(jī)會(huì)控制最佳的光線數(shù)量。相機(jī)的分辨率決定了帶鋼表面的拍攝面積，是通過(guò)圖片的像素來(lái)表示的。分辨率為250 μm 的代表每一個(gè)像素是250 μm×250 μm，目前鍍鋅線一般采用的線掃描相機(jī)是250 μm，面掃描相機(jī)是500 μm，這種配置能夠檢測(cè)絕大部分鍍鋅類缺陷。圖3 為缺陷像素與灰度值示意圖。如果拍攝照片過(guò)亮或過(guò)暗，則平均灰度值相應(yīng)就會(huì)過(guò)高或過(guò)低，隨時(shí)修改相機(jī)增益以調(diào)節(jié)灰度值在正常范圍（約110 左右）。

圖3 缺陷像素與灰度值示意圖

鍍鋅產(chǎn)線的最高速度一般在160 m/min，如何使照明、相機(jī)和產(chǎn)線速度同步，三者科學(xué)的配合也至關(guān)重要。對(duì)于冷軋鍍鋅線來(lái)說(shuō)，相機(jī)鏡頭外增加了一個(gè)紅外濾鏡，只允許限定頻率的光通過(guò)，較高的光照能量使閃爍光更有優(yōu)勢(shì)，通過(guò)這種機(jī)制可以確保閃爍期間能夠控制曝光時(shí)間，在定義開(kāi)啟快門(mén)的時(shí)候頻閃在同一時(shí)間準(zhǔn)時(shí)觸發(fā)。

1.2 圖像數(shù)據(jù)分析器

該過(guò)程主要由相機(jī)電腦來(lái)完成，既要滿足對(duì)檢測(cè)速度的要求，同時(shí)還要滿足對(duì)檢測(cè)精度的要求。相機(jī)電腦會(huì)快速過(guò)濾所有圖像，對(duì)可能存在缺陷的圖像放入可疑圖像緩沖區(qū)，對(duì)無(wú)目標(biāo)的圖像會(huì)及時(shí)丟掉。相機(jī)電腦做為圖像處理的第一步，程序里包含有復(fù)雜的算法，具有高速的運(yùn)行速度，同時(shí)包含有數(shù)據(jù)通訊模塊，將第一步的檢測(cè)結(jié)果上傳至數(shù)據(jù)服務(wù)器，開(kāi)始在服務(wù)器進(jìn)行下一步的數(shù)據(jù)匹配和缺陷分類等過(guò)程。

1.3 缺陷存儲(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)器和顯示終端

該部分是整個(gè)系統(tǒng)的中樞，與多個(gè)相機(jī)電腦，現(xiàn)場(chǎng)二級(jí)系統(tǒng)，最終使用終端相連。首先可以監(jiān)控所有照明和相機(jī)的運(yùn)行情況，展示每個(gè)相機(jī)增益和平均灰度值，如果拍攝照片過(guò)亮或過(guò)暗，則平均灰度值相應(yīng)就會(huì)過(guò)高或過(guò)低，隨時(shí)修改相機(jī)增益以調(diào)節(jié)灰度值在正常范圍（約110 左右）。其次，該部分具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和存儲(chǔ)能力，具有缺陷分類器，后處理規(guī)則模塊和缺陷信息存儲(chǔ)模塊，與產(chǎn)線生產(chǎn)信息通訊，將缺陷信息價(jià)進(jìn)行精準(zhǔn)的匹配，上傳至終端服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)信息的共享。

2 鍍鋅帶鋼表面質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)

冷軋鍍鋅線帶鋼表面質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)的軟件構(gòu)成主要是信號(hào)識(shí)別與處理、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、帶鋼表面缺陷識(shí)別、缺陷類型圖庫(kù)設(shè)計(jì)、人機(jī)交互設(shè)計(jì)等。數(shù)據(jù)處理與分析是檢測(cè)系統(tǒng)的核心部分，通過(guò)數(shù)據(jù)化處理可以使直觀的圖像轉(zhuǎn)化為信號(hào)，通過(guò)對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以鎖定產(chǎn)品表面是否存在缺陷，存在缺陷的位置和數(shù)量[5-7]。

2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)庫(kù)主要存儲(chǔ)來(lái)料鋼卷數(shù)據(jù)，主要包括卷號(hào)、長(zhǎng)度、厚度、焊縫位置、表面級(jí)別、鍍層類型、鍍層厚度、分卷等信息，不同鋼種規(guī)格的表面質(zhì)量也各不相同，例如純鋅鍍層和鋅鋁鎂鍍層的表面就存在很大區(qū)別，所以通常會(huì)根據(jù)來(lái)料數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，不同材料，不同表面級(jí)別的帶鋼表面檢測(cè)精度也各不一樣。檢測(cè)出來(lái)的缺陷數(shù)據(jù)，如缺陷ID，缺陷位置，缺陷名稱，缺陷特征值，是否周期性缺陷等信息也將進(jìn)行存儲(chǔ)，該系統(tǒng)采用SQL Server 數(shù)據(jù)庫(kù)，其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理能力是系統(tǒng)運(yùn)行的重要保障[8-9]。

2.2 信號(hào)歸一化處理

帶鋼表面缺陷識(shí)別主要指的是對(duì)照片進(jìn)行信號(hào)歸一化處理，其處理流程如圖4 所示。主要有降噪處理，濾波處理，基線處理，閾值處理，灰度值比較，特征值處理，邊緣檢測(cè)等方法，可以通過(guò)調(diào)整基線閾值，灰度值分布平均值，梯度變化值像素個(gè)數(shù)等參數(shù)來(lái)調(diào)節(jié)精測(cè)精度[10]，靈敏度也是可以實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)的，當(dāng)帶鋼紋理性比較明顯時(shí)，為了降低偽缺陷的產(chǎn)生，就需要降低靈敏度。

圖4 信號(hào)歸一化處理流程圖

2.3 智能分類器設(shè)計(jì)

缺陷類型圖庫(kù)用于存儲(chǔ)各個(gè)缺陷圖片，同時(shí)會(huì)存儲(chǔ)每個(gè)缺陷的特征值，每個(gè)缺陷大概會(huì)有100～200 個(gè)特征值來(lái)描述，這些特征值用來(lái)體現(xiàn)每個(gè)缺陷的性能特征，分類就是把一個(gè)缺陷分配到一個(gè)缺陷類中。每一次分類都包含了自動(dòng)分類器，可視分類器，在線后處理和離線后處理四個(gè)過(guò)程，我們把這個(gè)復(fù)雜的接近過(guò)程稱之為智能分類器[11]。

缺陷庫(kù)中同一類缺陷的特征值被提取，總結(jié)，形成各類缺陷的分類規(guī)則，自動(dòng)分類器首先基于決策樹(shù)，劃分特征空間，其次可視分類器基于單一的規(guī)則，進(jìn)行特征空間里一個(gè)區(qū)域的描述，而在線后處理和離線后處理可以增加額外的規(guī)則，根據(jù)實(shí)際需要對(duì)某類缺陷進(jìn)行特殊計(jì)算，例如對(duì)同一位置缺陷進(jìn)行合并，鍍鋅類缺陷中容易誤分類的鋅灰和臟污缺陷，可進(jìn)行灰度值所占整個(gè)缺陷的比重來(lái)進(jìn)行區(qū)分。

一般每種缺陷的圖片數(shù)量達(dá)到200 張左右，可以達(dá)到最好的自學(xué)習(xí)分類效果。同時(shí)，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)表面生產(chǎn)情況的不同，著重針對(duì)近期出現(xiàn)的缺陷，進(jìn)行樣本收集，不斷優(yōu)化和更新各類缺陷圖片，系統(tǒng)不斷的進(jìn)行自學(xué)習(xí)，才能達(dá)到最佳的分類效果。

2.4 缺陷信息展示設(shè)計(jì)

該部分主要功能為鋼卷信息，缺陷詳情和缺陷圖片的展示。隨著產(chǎn)線的運(yùn)行，卷號(hào)，寬度，厚度，鋼種，產(chǎn)線速度，剩余長(zhǎng)度，缺陷個(gè)數(shù)會(huì)同步更新，上述信息部分為產(chǎn)線二級(jí)系統(tǒng)發(fā)送，部分為表檢系統(tǒng)編碼器計(jì)算。缺陷詳情和缺陷圖片會(huì)自動(dòng)滾動(dòng)，整個(gè)界面展示沿帶鋼長(zhǎng)度方向，上表面，下表面，操作測(cè)，驅(qū)動(dòng)側(cè)位置信息會(huì)詳細(xì)標(biāo)注，每個(gè)缺陷的缺陷ID，缺陷名稱，缺陷尺寸，相機(jī)號(hào)，每個(gè)像素的灰度值，具體位置信息等同步展示，用戶可點(diǎn)擊放大或縮小該缺陷圖片。

冷軋鍍鋅線帶鋼表面質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)的軟件部分是檢測(cè)系統(tǒng)的核心內(nèi)容，需要根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)情況，針對(duì)不同的帶鋼表面，調(diào)節(jié)不同的檢測(cè)效果，優(yōu)化信號(hào)處理過(guò)程和分類器算法，尤其是微小缺陷和易混淆的缺陷，可以增加后處理規(guī)則算法，使檢測(cè)更高效，分類更精準(zhǔn)。

3 冷軋鍍鋅帶鋼表面質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用與展望

隨著智能大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，整個(gè)鍍鋅產(chǎn)品從上游的來(lái)料，生產(chǎn)到最終用戶的使用，整個(gè)生產(chǎn)和銷售過(guò)程都可以進(jìn)行全流程的跟蹤，帶鋼表面質(zhì)量的檢測(cè)，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢就顯得尤為重要，最終用戶可以隨時(shí)隨地反查跟蹤質(zhì)量信息，以達(dá)到產(chǎn)銷一體的效果。這就需要強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)器和云服務(wù)來(lái)存儲(chǔ)近年的缺陷圖片信息，強(qiáng)大的搜索引擎可以支持每個(gè)缺陷信息的查詢。

同時(shí)客戶對(duì)鍍鋅表面質(zhì)量要求的不斷提高和生產(chǎn)品種的不斷豐富，尤其是汽車板，根據(jù)帶鋼的不同品種類型，表面質(zhì)量檢測(cè)的精度和分類也需要不斷完善和優(yōu)化?，F(xiàn)在計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，決策樹(shù)算法的廣泛應(yīng)用，計(jì)算速度的快速提高已經(jīng)允許軟件上實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的算法，海量的圖像數(shù)據(jù)傳輸和處理也在性能上有了更高的要求。硬件相機(jī)，光源和圖像采集卡在可靠性和耐用性方面技術(shù)的不斷成熟，將使圖像采集模式得到簡(jiǎn)化，系統(tǒng)架構(gòu)的穩(wěn)定性也得到提高。冷軋鍍鋅帶鋼表面質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)的發(fā)展離不開(kāi)技術(shù)的不斷創(chuàng)新，該系統(tǒng)可以降低人工成本，提高生產(chǎn)智能化，因此高質(zhì)量高收益的企業(yè)發(fā)展也離不開(kāi)冷軋鍍鋅線帶鋼表面質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)的發(fā)展。