专利名称：一种百事泰在线表面缺陷检测系统的优化方法
技术领域：
本发明涉及一种百事泰在线表面缺陷检测系统的优化方法，属于薄板轧制技术领 域。
背景技术：
对于供冷轧用汽车、家电用板，表面质量要求较高，传统的人工目测根本满足不了 高速轧制的要求。因此，表面质量在线检测系统近几年纷纷在国内各大钢厂(宝钢，武钢， 鞍钢)的热轧、酸轧、连退、镀锌等产线投入使用。在表面质量检测系统投入使用后，必须开展大量工作才能使得这套系统适应产 线，掌握产线表面缺陷的特征，并进行正确的检测和分类。然而，由于缺乏系统、科学的优化 方法，很多企业的在线表面缺陷检测系统长期不能稳定提升检测和判定能力，以至于无法 良好地参与到产品质量管理中。实践证明，在表面检测设备安装结束后，开展大量、细致的 优化工作可以让该表面缺陷检测系统最大限度地适应产线产品表面缺陷特征，提高其缺陷 检测率和分类率，从而大幅度地提高产线的表面质量水平，降低客户的投诉，减少企业经济 损失。

发明内容
本发明提供一种百事泰在线表面缺陷检测系统的优化方法，根据该方法，可以使 得该套系统最快地适应产线产品特征，提高对表面缺陷的检测和识别能力。本发明的技术解决方案是包括以下步骤一种百事泰在线表面缺陷检测系统的优化方法，其特征在于包括以下步骤(1)硬件维护包括相机、照明的清理以及操作系统与缺陷数据库的备份；(2)设备标定包括对相机焦距、检测亮度和灰度值的标定；(3)材料分组根据产线品种大类以及缺陷的特征进行分组；(4)缺陷验证与缺陷图片收集针对系统检测到的表面缺陷，通过实物照片的对 比分析，确认缺陷类别并利用CBEklassificationbuilding enviroment)进行缺陷图片收 集；(5)分类器的建立与优化将收集到的各类表面缺陷图片控制在一定的数量，并 建立测试分类器，待确认分类效果较好后调整为应用分类器；(6)后处理建立分类器之后，对于未分类缺陷(系统无法辨别的缺陷，显示为 NC(No classified))，采用分类器优化、专家规则库规则设定进行后处理，控制系统未分类 缺陷比例低于10%。所述步骤(2)的设备标定，其关键在于当带钢运行时，调整亮度值达到100%时， 灰度值较130左右下降了 20-30时，需要更换照明，保证系统检测目标稳定。所述步骤(5)采用各类缺陷分类器的建立步骤如下(1)将每一分类收集的图片降低至100张左右，涵盖该类缺陷各种特征的图片；
(2)不带ICL (即时分类器)单独建立分类器；(3)激活该分类器作为系统测试分类器；(4)检测该测试分类器的结果(至少10卷带钢)，针对每一种缺陷进行分类率的 测定；(5)收集错误分类的图片(每类不少于10张，不多于50张)；(6)从第二步循环进行；(7)循环第二步骤至第六步骤，直至分类率达到75%以上，未分类率达到30%以 下；(8)最终每类缺陷收集总量控制在200-300张之间。所述步骤(6)对于未分类缺陷处理采用以下步骤(1)针对未分类缺陷，进行缺陷种类的划分，如果已经建立了该类别的缺陷分类 器，则收集5张涵盖该类缺陷特征的图片增补进该类缺陷分类器的缺陷库中，并更新该类 缺陷分类器作为测试分类器，之后每次更新时增添5张图片，最多更新量不超过50张该类 缺陷图片；如果现存的缺陷分类器尚无该类缺陷，则如步骤(5)按步建立新的缺陷分类器；(2)对于通过优化分类器无法提高分类率的缺陷类，针对缺陷特征采用专家规则 对该缺陷进行后处理。本发明的思路是1.硬件维护1. 1 清理采用专用玻璃清洁剂对检测照明和相机定期清理。清理物包括水渍、氧化铁皮碎 屑、尘灰等，清理示例如图2所示。1.2设备检查定期检查接线盒，清理盒内积灰，控制盒内温度低于40°C ；检查系统灰度值，保证 不低于参考值20-30 ；定期检查照明系统空气过滤器的积灰。1.3 备份在系统发生改变后或定期进行备份。备份内容包括在线服务器、操作系统以及缺 陷数据库；。2.设备标定每月进行一次设备标定，标定内容包括相机的焦距以及检测的灰度值和亮度。具 体措施是先执行如1. 1和1. 2的硬件维护，然后采用专用标定板进行标定，包括相机焦距、 图片亮度和灰度，当带钢运行时，亮度值达到100%，灰度值较130左右下降了 20-30时，即 需要更换照明。3.材料分组根据钢种、轧制温度、厚度以及表面缺陷特征对产线产品进行材料分组。例如，可 以将热轧薄板区分为碳钢、冷轧料、硅钢、花纹板、管线钢等。4.缺陷验证与缺陷图片收集采用在线实物观察结合离线开卷的方法，与系统检测到的缺陷图片进行对比，确 认其真伪以及类别，并利用CBE收集缺陷图片。百事泰系统检测到的典型氧化铁皮麻点图 片见附图
3，对应部位真实照片见附图4。5.分类器建立
4
未建立分类器之前，可以使用系统的ICL(即时分类器)。当缺陷样本数达到5000 左右后，停止使用ICL，采用收集的缺陷样本分别建立缺陷分类器。其步骤如下1)将每一分类收集的图片进行筛选，降低至100张左右；2)不带ICL单独建立分类器；3)激活该分类器作为系统测试分类器；4)检测该测试分类器的结果(至少10卷带钢)，针对每一种缺陷进行分类率的测 定；5)收集错误分类的图片(每类不少于10张，不多于50张)；6)从第二步循环进行；7)循环第二步骤至第六步骤，直至分类率达到75 %以上，未分类率达到30 %以 下。8)最终每类缺陷收集总量控制在200-300张之间。6.后处理1)针对未分类缺陷，进行缺陷种类的划分，如果已经建立了该类别的缺陷分类器， 则收集5张涵盖该类缺陷特征的图片增补进该类缺陷分类器的缺陷库中，并更新该类缺陷 分类器作为测试分类器，之后每次更新时增添5张图片，最多更新量不超过50张该类缺陷 图片；如果现存的缺陷分类器尚无该类缺陷，则如步骤(5)按步骤建立新的缺陷分类器。对于通过优化分类器无法提高分类率的缺陷类，针对缺陷特征采用专家规则对该 缺陷进行后处理。本发明的技术效果在百事泰系统使用初期，由于使用ICL进行检测和分类，大量的缺陷无法检测和 辨别，在按照本专利中说明步骤进行优化之后，该表面检测系统掌握了产线产品的缺陷特 征，缺陷检测率和分类率大大提高。针对冷轧基料，表面缺陷检测率提高至95%以上，关键 缺陷分类率提高至90%以上，冷轧基料分类效果如下表所示。
权利要求
一种百事泰在线表面缺陷检测系统的优化方法，其特征在于包括以下步骤(1)硬件维护包括相机、照明的清理以及操作系统与缺陷数据库的备份；(2)设备标定包括对相机焦距、检测亮度和灰度值的标定；(3)材料分组根据产线品种大类以及缺陷的特征进行分组；(4)缺陷验证与缺陷图片收集针对系统检测到的表面缺陷，通过实物照片的对比分析，确认缺陷类别并利用CBE(classificationbuilding enviroment)进行缺陷图片收集；(5)分类器的建立与优化将收集到的各类表面缺陷图片控制在一定的数量，并建立测试分类器，待确认分类效果较好后调整为应用分类器；(6)后处理建立分类器之后，对于未分类缺陷(系统无法辨别的缺陷，显示为NC(No classified))，采用分类器优化、专家规则库规则设定进行后处理，控制系统未分类缺陷比例低于10％。
2.如权利要求1所述的一种百事泰在线表面缺陷检测系统的优化方法，其特征在于 所述步骤(2)的设备标定，其关键在于当带钢运行时，调整亮度值达到100%时，灰度值较 130左右下降了 20-30时，需要更换照明，保证系统检测目标稳定。
3.如权利要求1所述的一种百事泰在线表面缺陷检测系统的优化方法，其特征在于 所述步骤(5)采用各类缺陷分类器的建立步骤如下(1)将每一分类收集的图片降低至100张左右，涵盖该类缺陷各种特征的图片；(2)不带ICL(即时分类器)单独建立分类器；(3)激活该分类器作为系统测试分类器；(4)检测该测试分类器的结果(至少10卷带钢)，针对每一种缺陷进行分类率的测定；(5)收集错误分类的图片(每类不少于10张，不多于50张)；(6)从第二步循环进行；(7)循环第二步骤至第六步骤，直至分类率达到75%以上，未分类率达到30%以下；(8)最终每类缺陷收集总量控制在200-300张之间。
4.如权利要求1所述的一种百事泰在线表面缺陷检测系统的优化方法，其特征在于所 述步骤(6)对于未分类缺陷处理采用以下步骤(1)针对未分类缺陷，进行缺陷种类的划分，如果已经建立了该类别的缺陷分类器，则 收集5张涵盖该类缺陷特征的图片增补进该类缺陷分类器的缺陷库中，并更新该类缺陷分 类器作为测试分类器，之后每次更新时增添5张图片，最多更新量不超过50张该类缺陷图 片；如果现存的缺陷分类器尚无该类缺陷，则如步骤(5)按步建立新的缺陷分类器；(2)对于通过优化分类器无法提高分类率的缺陷类，针对缺陷特征采用专家规则对该 缺陷进行后处理。
全文摘要
一种百事泰(Parsytec)在线表面缺陷检测系统的优化方法，主要步骤包括(1)硬件维护(2)设备标定(3)材料分组(4)缺陷验证(5)分类器的建立与优化(6)后处理。采用该方法对百事泰在线表面缺陷检测系统进行优化，可以在短期内将该系统的表面缺陷检测率提高至95％以上，表面缺陷分类率提高至90％以上，实现即时、稳定、准确的在线表面缺陷的检测和分类。
文档编号G01N21/88GK101949865SQ201010287698
公开日2011年1月19日 申请日期2010年9月19日 优先权日2010年9月19日
发明者余威, 关建东, 安冬阳, 徐海卫, 朱国森, 李彬, 李振山, 李明, 李本海, 李 瑞, 李飞, 焦会立, 焦晋沙, 王伦, 胡志远, 赵林 申请人:首钢总公司;河北省首钢迁安钢铁有限责任公司