专利名称：钢锭表面缺陷分类检测系统及方法
技术领域：
本发明涉及钢锭表面缺陷检测领域，具体涉及一种钢锭表面缺陷分类检测系统及方法。
背景技术：
近年来，随着我国国民经济的持续高速发展，带动了国内钢材消费的大幅增长。钢锭是众多钢材中的一种，且很多钢材品种都是由钢锭轧制而成的。因此在钢铁产业飞速发展的今天，对钢锭质量的追求一直是大型钢铁企业追求的目标。在钢锭的生产过程中，钢锭质量检测是最重要的一个环节。企业只有及时准确对产品进行质量检测，才能够根据具体生产情况正确的调整生产策略。有效的钢锭的质量检测能保证其生产效率和产品质量，同时也是企业获得经济效益的有力保障。钢锭由钢水经盛钢包注入铸模凝固形成。钢锭浇铸分上铸法和下铸法两种，上铸钢锭一般内部结构较好，夹杂物较少，操作费用较低；下铸钢锭表面质量良好，但由于通过中注管和汤道使钢中夹杂物增多。另外，浇铸温度应严格控制，铸温过低，钢液入模后会造成钢锭表面缺陷，甚至钢液在盛钢桶内就开始凝固，造成金属损失或整炉钢报废；铸温过高时，将延缓钢锭表层的形成时间，导致钢锭出现热裂纹。常见的钢锭缺陷有钢锭表面的结疤、重皮和纵、横裂纹，内部的残余缩孔、皮下气泡、疏松和偏析，夹杂等。这些缺陷大大降低钢锭的成坯率，甚至使整个钢锭报废。这些缺陷分为四种类型角部裂纹、缩孔、中心偏析、中心疏松。目前，普遍采用的钢锭表面缺陷分类检测手段包括超声波或X射线检测。由于超声波检测具有方便快捷，成本低等优点，因而相较于X射线检测，超声波检测应用比较广泛。然而，常规检测方法获得波形的数据仅利用了一小部分，对于缺陷，尤其是中心的实际缺陷进行定性评价方面却存在相当大的困难，检测识别耗时耗力，识别精度低，准确性差、检测效率低。

发明内容
本发明的目的在于提供一种钢锭表面缺陷分类检测系统，以解决现有超声波钢锭表面缺陷分类检测方式存在检测识别耗时耗力，识别精度低，准确性差、检测效率低的技术问题。本发明的另一目的在于提供一种钢锭表面缺陷分类检测方法，以解决现有超声波钢锭表面缺陷分类检测方式存在检测识别耗时耗力，识别精度低，准确性差、检测效率低的技术问题。为达到上述目的，本发明提供一种钢锭表面缺陷分类检测系统，包括图像采集装置、上位机模块和电源，图像采集装置与上位机模块连接，用以实时采集流水线上的钢锭图像，上位机模块用以对采集到的图像进行处理分析，提取出缺陷区域；电源分别与图像采集装置和上位机模块连接，用以提供电力；其中，上位机模块进一步包括
人机交互处理单元用以接受用户的操作，实现初始化工作及参数设置，并实时显示检测信息及检测结果；图像采集单元分别与人机交互处理单元和图像采集装置连接，用以根据人机交互处理单元接受的用户操作，驱动图像采集装置实时采集流水线上的钢锭图像，并将采集到的图像发送至图像预处理单元和人机交互处理单元；图像预处理单元与图像采集单元连接，用以对采集到的图像进行灰度化处理、图像增强处理、图像去噪以及自适应二值化处理操作，突显出图像中的缺陷特征信息。图像分析单元与图像预处理单元连接，用以根据预处理后的图像计算纹理统计以及形态学操作，增强并提取出缺陷区域并发送至缺陷分类统计单元；缺陷分类统计单元与图像分析单元连接，用以对缺陷区域增强图像进行划分，得到不同的缺陷类别，统计一个批次的钢锭产品的缺陷种类和相关缺陷率，并且发送至数据库和人机交互处理单元；以及，数据库用以存储一个批次的钢锭产品的缺陷种类和相关缺陷率。依照本发明较佳实施例所述的钢锭表面缺陷分类检测系统，该图像采集装置采用(XD彩色相机。依照本发明较佳实施例所述的钢锭表面缺陷分类检测系统，该缺陷分类统计单元以excel图表的形式将一个批次的钢结构焊缝缺陷情况生成报表发送至数据库和人机交
互处理单元。为达到上述目的，本发明还提供一种钢锭表面缺陷分类检测方法，包括以下步骤(I)接受用户的操作，实现初始化工作及参数设置；(2)根据用户的操作，驱动图像采集装置实时采集流水线上的钢锭图像；(3)对采集到的图像进行灰度化处理、图像增强处理、图像去噪以及自适应二值化处理操作，突显出图像中的缺陷特征信息；(4)根据预处理后的图像计算纹理统计以及形态学操作，增强并提取出缺陷区域；(5)对缺陷区域增强图像进行划分，得到不同的缺陷类别，统计一个批次的钢锭产品的缺陷种类和相关缺陷率，显示并存储统计结果。由以上可以看出，本发明的钢锭表面缺陷分类检测系统及方法通过钢锭图像的采集及图像处理，获取钢锭缺陷的分类和统计，实时显示检测信息和统计结果并将统计结果存储于数据库中。系统运行速度快，并且，采用图像的方法实现了智能分类钢锭缺陷，检测精度高，且实时性高、实用性强，操作简单，大大提高了生产效率。另外，通过数据库的交互处理能够提供方便的查询处理，方便后续查询，进一步提高了准确性。因此，与现有技术相t匕，本发明具有检测精度高，缺陷统计准确度高、查询方便且生产效率高的优点。


图I为本发明钢锭表面缺陷分类检测系统的结构原理图；图2为本发明实施例统计得到的一个批次的钢锭产品的缺陷情况统计表示意图。
具体实施例方式以下结合附图，具体说明本发明。请参阅图1，一种钢锭表面缺陷分类检测系统，包括图像采集装置I、上位机模块2和电源3，图像采集装置I采用CXD彩色相机，其与上位机模块2连接，用以实时采集流水线上的钢锭图像；上位机模块2用以对采集到的图像进行处理分析，提取出缺陷区域；电源分别与图像采集装置I和上位机模块2连接，用以提供电力；其中，上位机模块2进一步包括人机交互处理单元21 :用以接受用户的操作，实现初始化工作及参数设置，并实时显示检测信息及检测结果。参数设置用于设置分割阈值，线性分类器系数，连通域算子等参数。人机交互处理单元21主要完成系统的初始化工作、实现参数设置、接受用户的操作和显示各种数据等。图像采集单元22 :分别与人机交互处理单元21和图像采集装置I连接，用以根据人机交互处理单元21接受的用户操作，驱动图像采集装置I实时采集流水线上的钢锭图像，并将采集到的图像发送至图像预处理单元23和人机交互处理单元21。图像采集单元22驱动CXD彩色相机实时采集流水线上的钢锭图像，并可以调整相机的曝光以及增益等参数。图像预处理单元23 :与图像采集单元22连接，用以对采集到的图像进行灰度化处理、图像增强处理、图像去噪以及自适应二值化处理操作，突显出图像中的缺陷特征信息。具体地，采用中值滤波和高斯低通滤波进行图像去噪操作。图像分析单元24:与图像预处理单元23连接，用以根据预处理后的图像计算纹理统计以及形态学操作，增强并提取出缺陷区域并发送至缺陷分类统计单元25。缺陷分类统计单元25 :与图像分析单元24连接，用以对缺陷区域增强图像进行划分，得到不同的缺陷类别，统计一个批次的钢锭产品的缺陷种类和相关缺陷率，并且发送至数据库26和人机交互处理单元21。缺陷分类统计单元25把图像分析单元24获取的缺陷增强图像进行划分，利用线性分类器来划分为不同的缺陷类别。并且，以excel图表的形式将一个批次的钢结构焊缝缺陷情况生成报表发送至数据库和人机交互处理单元进行存储和显示。钢锭的缺陷主要包括四种中心偏析、中心疏松、缩孔和角部裂纹。如图2所示，本发明的缺陷识别结果分为5种情况缺陷种类显示为0表示正常；1表示缩孔缺陷；2表示中心疏松；3表示中心偏析；4表示角部裂纹。数据库26 :用以存储一个批次的钢锭产品的缺陷种类和相关缺陷率。本发明的钢锭表面缺陷分类检测系统能够完成流水线上的钢锭图像的采集及处理，自动检测流水线上的钢锭缺陷种类，并且统计相关缺陷率，生成报表输入到对应数据库中，系统操作简单，方便易用。系统采用数字图像处理方法对钢锭表面缺陷进行分类评价，首先通过CCD彩色相机实时采集钢锭图像，然后通过图像预处理加强缺陷的特征信息，接着对四种类型缺陷进行特征分析，通过纹理统计量分析，把缩孔类缺陷的特征分析出来，再进行形态学处理将裂纹缺陷显现出来，最后分析中心偏析和中心疏松两种缺陷的特征，逐次将缺陷分类检测出来；之后生成报表，以excel图表的形式统计该批次的钢锭产品的缺陷种类和相关缺陷率；最后，把统计的结果导入到指定的数据库中进行存储并发送至人机交互处理单元进行显示。基于上述的系统，本发明还提供一种钢锭表面缺陷分类检测方法，包括以下步骤( I)接受用户的操作，实现初始化工作及参数设置。参数设置包括设置分割阈值、线性分类器系数及连通域算子等参数。(2)根据用户的操作，驱动图像采集装置实时采集流水线上的钢锭图像。图像采集单元驱动CCD彩色相机实时采集流水线上的钢锭图像，并调整相机的曝光以及增益等参数。(3)对采集到的图像进行灰度化处理、图像增强处理、图像去噪以及自适应二值化处理操作，突显出图像中的缺陷特征信息。图像预处理单元对采集到的图像进行以上相关图像预处理操作，突显出图像中的缺陷特征信息。其中，图像去噪操作采用中值滤波和高斯低通滤波实现。(4)图像分析单元根据预处理后的图像计算纹理统计以及形态学操作，增强并提取出缺陷区域。(5)对缺陷区域增强图像进行划分，得到不同的缺陷类别，统计一个批次的钢锭产品的缺陷种类和相关缺陷率，显示并存储统计结果。缺陷分类统计单元25把图像分析单元24获取的缺陷增强图像进行划分，利用线性分类器来划分为不同的缺陷类别。并且，以excel图表的形式将一个批次的钢结构焊缝缺陷情况生成报表发送至数据库和人机交互处理单元进行存储和显示。钢锭的缺陷主要包括四种中心偏析、中心疏松、缩孔和角部裂纹。如图2所示，本发明的缺陷识别结果分为5种情况缺陷种类显示为0表示正常；1表示缩孔缺陷；2表示中心疏松；3表示中心偏析；4表示角部裂纹。本发明首先输入相关参数，启动系统，开始实时采集钢锭图像并且实时分析缺陷，结果通过人机交互处理单元显示出来，其中，0表示正常，I表示缩孔缺陷，2表示中心疏松，3表示中心偏析，4表示角部裂纹。待检测过程结束，生成报表，生成一个批次的钢锭产品的缺陷种类和相关缺陷率结果的excel图表(如图2所示)，并导入到相应的数据库中进行存储以及通过人机交互处理单元进行显示。本发明的钢锭表面缺陷分类检测系统及方法通过钢锭图像的采集及图像处理，获取钢锭缺陷的分类和统计，实时显示检测信息和统计结果并将统计结果存储于数据库中。系统运行速度快，并且，采用图像的方法实现了智能分类钢锭缺陷，检测精度高，且实时性高、实用性强，操作简单，大大提高了生产效率。另外，通过数据库的交互处理能够提供方便的查询处理，方便后续查询，进一步提高了准确性。因此，与现有技术相比，本发明具有检测精度高，缺陷统计准确度高、查询方便且生产效率高的优点。以上所述，仅是本发明的较佳实施实例而已，并非对本发明做任何形式上的限制，任何未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施实例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围。
权利要求
1.一种钢锭表面缺陷分类检测系统，其特征在于，包括图像采集装置、上位机模块和电源，所述图像采集装置与所述上位机模块连接，用以实时采集流水线上的钢锭图像，所述上位机模块用以对采集到的图像进行处理分析，提取出缺陷区域；所述电源分别与所述图像采集装置和上位机模块连接，用以提供电カ；其中，所述上位机模块进一歩包括 人机交互处理单元用以接受用户的操作，实现初始化工作及參数设置，并实时显示检测信息及检测结果； 图像采集単元分别与所述人机交互处理单元和图像采集装置连接，用以根据所述人机交互处理单元接受的用户操作，驱动图像采集装置实时采集流水线上的钢锭图像，并将采集到的图像发送至图像预处理单元和人机交互处理单元； 图像预处理单元与所述图像采集单元连接，用以对采集到的图像进行灰度化处理、图像增强处理、图像去噪以及自适应ニ值化处理操作，突显出图像中的缺陷特征信息； 图像分析単元与所述图像预处理单元连接，用以根据预处理后的图像计算纹理统计以及形态学操作，增强并提取出缺陷区域并发送至缺陷分类统计単元； 缺陷分类统计単元与所述图像分析单元连接，用以对缺陷区域增强图像进行划分，得到不同的缺陷类别，统计一个批次的钢锭产品的缺陷种类和相关缺陷率，并且发送至数据库和人机交互处理单元；以及， 数据库用以存储一个批次的钢锭产品的缺陷种类和相关缺陷率。
2.如权利要求I所述的钢锭表面缺陷分类检测系统，其特征在于，所述图像采集装置米用(XD彩色相机。
3.如权利要求I所述的钢锭表面缺陷分类检测系统，其特征在于，所述缺陷分类统计单元以excel图表的形式将ー个批次的钢结构焊缝缺陷情况生成报表发送至数据库和人机交互处理单元。
4.一种钢锭表面缺陷分类检测方法，其特征在于，包括以下步骤 (1)接受用户的操作，实现初始化工作及參数设置； (2)根据用户的操作，驱动图像采集装置实时采集流水线上的钢锭图像； (3 )对采集到的图像进行灰度化处理、图像增强处理、图像去噪以及自适应ニ值化处理操作，突显出图像中的缺陷特征信息； (4)根据预处理后的图像计算纹理统计以及形态学操作，增强并提取出缺陷区域； (5)对缺陷区域增强图像进行划分，得到不同的缺陷类别，统计一个批次的钢锭产品的缺陷种类和相关缺陷率，显示并存储统计結果。
全文摘要
一种钢锭表面缺陷分类检测系统及方法，该系统包括图像采集装置、上位机模块和电源，图像采集装置与上位机模块连接，用以实时采集流水线上的钢锭图像，上位机模块用以对采集到的图像进行处理分析，提取出缺陷区域；电源分别与图像采集装置和上位机模块连接，用以提供电力。本发明具有检测精度高，缺陷统计准确度高、查询方便且生产效率高的优点。
文档编号G01N21/88GK102980893SQ20121045488
公开日2013年3月20日 申请日期2012年11月13日 优先权日2012年11月13日
发明者胡洁, 黄海清, 戚进, 谷朝臣, 刘超 申请人:上海交通大学