[發明專利]一種帶鋼表面缺陷檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 201911107307.0
• 申請日: 2019-11-13
• 公開（公告）號: CN111047556A
• 公開（公告）日: 2020-04-21
• 發明（設計）人: 張光浩;崔東順;王水根;黃廣斌;錢興
• 申請（專利權）人: 廣智微芯（揚州）有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/136;G01N21/88
• 代理公司: 北京卓嵐智財知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11624
• 代理人: 郭智

本發明實施例提供一種帶鋼表面缺陷檢測方法，包括：獲取帶鋼表面圖像；對圖像采用快速二分類檢測方法進行缺陷檢測，判斷帶鋼表面圖像是否包含缺陷，如果是，對包含缺陷的帶鋼表面圖像采用金字塔結構的缺陷檢測方法進行精準檢測和分類，確定帶鋼表面圖像中包含的缺陷的位置和種類；如果否，對帶鋼表面圖像采用圖像處理方法進行缺陷檢測，確定包含缺陷的帶鋼表面圖像是否包含缺陷，如果是，則對包含缺陷的帶鋼表面圖像采用金字塔結構的缺陷檢測方法進行精準檢測和分類，確定帶鋼表面圖像中包含的缺陷的位置和種類，如果否，則輸出無缺陷；根據本發明的技術方案，能達到實時、準確的檢測效果，同時滿足實時性的要求以及檢測缺陷準確性的要求。

技術領域

本發明涉及目標檢測技術領域，尤其涉及一種帶鋼表面缺陷檢測方法及裝置。

背景技術

隨著我國經濟的快速發展，鋼鐵產業作為制造業的支柱性產業，近年來得到了快速發展，帶鋼作為鋼鐵產業的重要產品之一，已經被應用于工業生產制造、航空航天等諸多領域之中。帶鋼表面質量嚴重決定了最終的產品性能，而表面缺陷是影響帶鋼表面質量的重要因素，所以檢測帶鋼表面缺陷、提高帶鋼表面質量具有重要的現實意義。

傳統上，帶鋼表面缺陷檢測主要采用人工檢測的方式，通過人眼觀察表面是否含有缺陷。由于生產速度的不斷提升，人工檢測的方法無法可靠地捕獲缺陷信息，并且檢測人員在受到光線、環境和身體因素的影響下，對檢測結果的評價標準各異。人工檢測方法逐漸難以適應現代化鋼鐵工業發展的需要，目前大部分工廠會在生產線上架設面陣相機，對拍攝出來的帶鋼圖片進行缺陷檢測，目前常用的缺陷檢測方法是對拍攝的圖片進行圖像處理，根據對圖像處理方法的優化和改進來達到對帶鋼表面缺陷的檢測及定位，但是這種方法檢測的缺陷準確率較低，無法準確地定位和識別缺陷類別。

近年來，互聯網、大數據、科學技術等的飛速發展，基于機器視覺的在線檢測系統已經成功應用于帶鋼的生產線中，可以實現對帶鋼表面缺陷高效的檢測。該類型的檢測設備依托高速相機在生產線上拍攝材料的圖像，用計算機分析是否存在缺陷以及存在何種缺陷。現有設備通常使用傳統圖像處理算法檢測缺陷，比如傅里葉變換等，但是由于缺陷的形態種類繁多，實際缺陷檢測準確率較低，需要人工二次復檢。隨著深度學習檢測算法的飛速發展，檢測準確率有了較大提升，但是由于設備的限制，在生產線上集成深度學習檢測算法很難對高速運轉的生產線上的帶鋼進行實時的檢測缺陷。

綜上所述，對于帶鋼表面缺陷的檢測目前還沒有一種檢測方法能實現實時、準確的檢測。

發明內容

本發明的目的是提供一種帶鋼表面缺陷檢測方法，以達到實時、準確的檢測效果，同時滿足實時性的要求以及檢測缺陷準確性的要求。

為達到上述目的，一方面，本發明實施例提供一種帶鋼表面缺陷檢測方法，所述方法包括：

獲取帶鋼表面圖像；

對所述帶鋼表面圖像采用快速二分類檢測方法進行缺陷檢測，判斷所述帶鋼表面圖像是否包含缺陷，如果是，對包含缺陷的帶鋼表面圖像采用金字塔結構的缺陷檢測方法進行精準檢測和分類，確定所述帶鋼表面圖像中包含的缺陷的位置和種類；

如果否，對所述帶鋼表面圖像采用圖像處理方法進行缺陷檢測，確定所述帶鋼表面圖像是否包含缺陷，如果是，則對所述包含缺陷的帶鋼表面圖像采用金字塔結構的缺陷檢測方法進行精準檢測和分類，確定所述帶鋼表面圖像中包含的缺陷的位置和種類，如果否，則輸出無缺陷。

另一方面，本發明實施例提供一種帶鋼表面缺陷檢測裝置，所述裝置包括：

圖像獲取單元，用于獲取帶鋼表面圖像；

第一檢測單元，用于對所述帶鋼表面圖像采用快速二分類檢測方法進行缺陷檢測，判斷所述帶鋼表面圖像是否包含缺陷；

第二檢測單元，用于對第一檢測單元沒有檢測出缺陷的帶鋼表面圖像采用圖像處理方法進行缺陷檢測，確定所述帶鋼表面圖像是否包含缺陷；