[發(fā)明專利]一種高速寬型板材檢測方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710021630.0 | 申請日: | 2017-01-12 |
| 公開(公告)號: | CN106706653A | 公開(公告)日: | 2017-05-24 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 李建華;郭文龍;宮哲;張晶;王松;姜濤;許志強 | 申請(專利權(quán))人: | 河北省自動化研究所 |
| 主分類號: | G01N21/89 | 分類號: | G01N21/89 |
| 代理公司: | 北京挺立專利事務(wù)所(普通合伙)11265 | 代理人: | 劉陽 |
| 地址: | 050081 河北*** | 國省代碼: | 河北;13 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 高速 板材 檢測 方法 | ||
1.一種高速寬型板材檢測方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1:將寬型板材(2)放置在高速傳送帶(1)上,并在高速傳送帶(1)的上方兩端均安裝漫反射光源(3);
S2:在板材檢測流水線上,寬型板材(2)進入檢測工序后,用圖像采集模塊對寬型板材(2)的圖像進行采集;
S3:在高速傳送帶(1)上安裝編碼器進行徑向運動編碼,對寬型板材(2)進行測速和測長;
S4:用兩臺計算機(7)分別對圖像采集模塊采集的圖像進行表面缺陷的檢測和儲存,然后將檢測結(jié)果傳輸至圖像處理模塊進行處理;
S5:對圖像進行表面缺陷的檢測后對圖像進行拼接處理;
S6:用缺陷識別模塊進行圖像缺陷特征的提取和缺陷的分類,完成高速寬型板材的檢測。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高速寬型板材檢測方法,其特征在于,所述S2中,圖像采集模塊包括多個單目相機(4)和圖像采集卡,圖像采集模塊采用多相機連檢方式進行圖像采集,單目相機(4)為N個,N為大于等于3的整數(shù),將單目相機(4)連接觸發(fā)器(5),然后將觸發(fā)器(5)連接轉(zhuǎn)換器(6),再將轉(zhuǎn)換器(6)連接兩臺計算機(7),用已經(jīng)標(biāo)定好的N個單目相機(4)結(jié)合圖像采集卡,采集寬型板材(2)的圖像并進行數(shù)據(jù)采集。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高速寬型板材檢測方法,其特征在于,所述S4中,用兩臺計算機(7)分別對圖像采集模塊采集的圖像進行預(yù)處理,然后對圖像進行表面缺陷的檢測和儲存。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高速寬型板材檢測方法,其特征在于,所述S5中,拼接處理方法為:采用圖像拼接技術(shù),采取表面邊緣檢測的方式以每2×10米對圖像進行拼接處理。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高速寬型板材檢測方法,其特征在于,所述S6中,首先采用基于面積的圖像降噪技術(shù)對圖像進行去噪處理,然后提取缺陷特征,最后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對缺陷進行識別分類。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種高速寬型板材檢測方法,其特征在于,所述S6中,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對缺陷進行識別分類,識別過程包括以下步驟:
1、對采樣特征值進行歸一化處理;
2、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇;
3、激活函數(shù)和相關(guān)參數(shù)的確定;
4、設(shè)定輸出期望值;
5、訓(xùn)練分類模型并進行預(yù)測,完成識別。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高速寬型板材檢測方法,其特征在于,所述S6中,缺陷包括孔洞、擦傷、凹痕、銹蝕、折痕和凸痕。
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G01N 借助于測定材料的化學(xué)或物理性質(zhì)來測試或分析材料
G01N21-00 利用光學(xué)手段,即利用紅外光、可見光或紫外光來測試或分析材料
G01N21-01 .便于進行光學(xué)測試的裝置或儀器
G01N21-17 .入射光根據(jù)所測試的材料性質(zhì)而改變的系統(tǒng)
G01N21-62 .所測試的材料在其中被激發(fā),因之引起材料發(fā)光或入射光的波長發(fā)生變化的系統(tǒng)
G01N21-75 .材料在其中經(jīng)受化學(xué)反應(yīng)的系統(tǒng),測試反應(yīng)的進行或結(jié)果
G01N21-84 .專用于特殊應(yīng)用的系統(tǒng)





