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原文传递基于机器视觉的钢卷表面质量缺陷检测系统

专利名称：	基于机器视觉的钢卷表面质量缺陷检测系统
摘要：	本发明公开了一种基于机器视觉的钢卷表面质量缺陷检测系统，该系统包括：设备层，设备层包括覆盖实施企业的工业设备以及各类工况传感器，用于提供数据还原实际生产业务的执行过程与运行环境。感知层，感知层与设备层连接，用于获取所需的数据或文件。数据层，数据层建立有基于工业场景的人工智能算法，用于数据实时接入处理、模型计算、规则判定、实时预警。应用服务层，用于提供钢板质量分析、指导设备预测性维护和工艺优化，应用服务层还包括人机交互界面，用于进行规则录入以及钢卷信息的查询和报告的呈现。本发明的基于机器视觉的钢卷表面质量缺陷检测系统，可以实现不间断工作，减少人力成本。且拍摄精度高，提高缺陷检测精确度。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	山西;14
申请人：	山西大数据产业发展有限公司
发明人：	孙宇彤;李洪宇;刘爱国;杨凤毛;董贵哲;吕云云;魏鹏;李雅鹏;沙磊
专利状态：	有效
申请日期：	2019-06-20T00:00:00+0800
发布日期：	2019-08-13T00:00:00+0800
申请号：	CN201910535528.1
公开号：	CN110118784A
代理机构：	北京奥文知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：	张文;苗丽娟
分类号：	G01N21/95(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	030031 山西省太原市小店区长治路354号
主权项：	1.一种基于机器视觉的钢卷表面质量缺陷检测系统，其特征在于，所述系统包括：设备层，所述设备层包括覆盖实施企业的工业设备以及各类工况传感器，用于提供数据还原实际生产业务的执行过程与运行环境；感知层，所述感知层与所述设备层连接，用于获取所需的数据或文件；数据层，所述数据层建立有基于工业场景的人工智能算法，用于数据实时接入处理、模型计算、规则判定、实时预警；应用服务层，用于提供钢板质量分析、指导设备预测性维护和工艺优化，所述应用服务层还包括人机交互界面，用于进行规则录入以及钢卷信息的查询和报告的呈现。 2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的钢卷表面质量缺陷检测系统，其特征在于，所述设备层通过图像采集，获取钢卷质量的检验数据；通过MES获得订单数据、前道工序质量数据。 3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的钢卷表面质量缺陷检测系统，其特征在于，所述感知层进行图像识别和文件解析，获取标准数据输出。 4.根据权利要求1至3任一项所述的基于机器视觉的钢卷表面质量缺陷检测系统，其特征在于，所述系统包括：采集模块，所述采集模块包括：用于拍摄钢卷表面图像的摄像装置，用于提供光源的照明装置，与所述摄像装置连接用于图像信息的读取、缓存及传输的采集电路板，用于保护所述摄像装置、所述照明装置和所述采集电路板的保护装置，以及用于获取产线速度的编码器；处理模块，用于钢卷表面图像的预处理、缺陷图像的分割、缺陷图像的特征提取和缺陷图像的分类；服务模块，所述服务模块包括服务器、控制台、海量存储器和打印设备，所述服务器用于接收所述处理模块的处理结果，根据处理结果获取钢卷的缺陷分布情况，进行表面质量评价；所述海量存储器用于保存钢卷的缺陷分布情况及缺陷数据；所述控制台为可视化监控终端，用于调整所述摄像装置和所述照明装置，以及钢卷缺陷数据的查询；所述打印设备用于实现信息的可视化输出。 5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的钢卷表面质量缺陷检测系统，其特征在于，所述摄像装置为Dalsa达尔视工业相机提供的CCD相机组。 6.根据权利要求4所述的基于机器视觉的钢卷表面质量缺陷检测系统，其特征在于，所述照明装置采用高功率同轴光，且具备局部遮光环境。 7.根据权利要求4所述的基于机器视觉的钢卷表面质量缺陷检测系统，其特征在于，所述处理模块包括ROI检测单元，用于判断表面图像是否包含缺陷区域，滤除非缺陷的表面图像。 8.根据权利要求4所述的基于机器视觉的钢卷表面质量缺陷检测系统，其特征在于，钢卷表面图像的预处理包括：均值去噪，锐化，利用拉普拉斯算子调亮待识别区域，利用灰度特征提取待识别缺陷。 9.根据权利要求4所述的基于机器视觉的钢卷表面质量缺陷检测系统，其特征在于，所述服务器通过深度学习技术对判定规则进行优化，建立基于机器学习的缺陷判定规则库。 10.根据权利要求4所述的基于机器视觉的钢卷表面质量缺陷检测系统，其特征在于，所述控制台包括适配单元，用于调整生产参数以响应产线或产品质量监控的需求。
所属类别：	发明专利