圓鋼表面圖像采集系統設計及關鍵技術研究)

(華中科技大學 數字制造裝備與技術國家重點實驗室，武漢 湖北 430074

表面缺陷是影響鋼材成品質量最為重要的因素之一。將機器視覺用于鋼材成品表面質量檢測可以減少人工檢測中人為主觀因素的干擾，避免了因為人工檢測導致的漏檢和誤差，從而提高檢測效率和準確度。

機器視覺用于鋼材表面質量檢測主要用于帶鋼表面的質量檢測。英國EES公司開發的熱軋帶鋼表面質量自動檢測系統，成功適應了熱軋的高溫等惡劣環境[1]。德國Parsytec公司1997年為韓國浦項制鐵公司研制的冷軋帶鋼表面缺陷檢測系統，首次將基于人工神經網絡的技術用于帶鋼表面缺陷檢測[2]。同國外發達國家相比，我國機器視覺技術用于鋼材表面質量檢測的研究起步較晚，也主要用于帶鋼產品的表面質量檢測。1995年華中理工大學羅志勇等人研制出了用于冷軋帶鋼表面空洞、重皮等缺陷檢測和最小帶寬測量的實驗系統。2002年北京科技大學徐科等人開發成功冷軋帶鋼的表面缺陷在線檢測系統。2016年，侯艷、趙躍等人研究出了一種基于面陣圖像傳感器的帶材對中檢測系統，提出了一種采用線形激光配合面陣相機CMOS圖像傳感器的新型帶材對中檢測方案[3]。

對于型鋼產品表面質量檢測，目前國內外的研究主要針對型鋼中H型鋼，研究并開發了以H型鋼為主體的表面質量檢測系統。2012年，重慶大學謝志江等人將機器視覺用于熱態重軌表面缺陷的實時監測[4]。2016年潘華等人開發研制了基于視覺技術的H型鋼表面質量自動檢測技術，實現了對H型鋼的表面全覆蓋在線自動檢測[5]。2017年，蔡云飛等人提出了基于機器視覺的鋼軌輪廓獲取研究，著力于對鋼軌現場采集到的圖片進行圖像后期修復來規避現場圖像采集環境對圖像造成的影響[6]。同年，錢媛媛、孫憲坤等人提出了基于鋼軌焊頭平直度檢測系統的抑振研究，研究了基于激光相機的鋼軌焊頭平直度檢測中的機械振動抑制[7]。

針對本文研究主體圓鋼，目前已有的表面圖像檢測系統不多。國外方面，美國OG公司在2008年發布了一項檢測棒材表面缺陷方法的專利，該系統能夠在1650 ℃的高溫下正常工作，能適應不同直徑的棒材表面缺陷檢測，檢測過程中設備不移動，能夠連續作業，但該系統的缺陷是系統對線光源安裝精度要求較高[8]。2010年韓國浦項工科大學的研究員結合光照系統設計發布了一項棒材表面缺陷檢測系統專利，系統能夠適應任意低于18 m/s的棒材生產線，對于直徑大于14 mm的棒材均能實現圖像在線檢測[9]，該系統的缺陷是并不能滿足全規格棒材的圖像在線檢測。國內方面，2017年，甘勝峰等人提出了一種線材表面檢測系統，由 4 個面陣CCD、4 套圖像處理卡、雙環形光源組成，并通過光源設計規避線材表面溫度對圖像質量造成的影響。該系統的缺陷是沒有考慮線材直徑大小對成像效果造成的影響[10]。

為規避這些不足，筆者在研究和分析以上各種鋼材表面圖像采集系統的基礎上，設計和開發了基于機器視覺的圓鋼表面圖像在線采集系統，能夠快速、直觀地獲取不同規格圓鋼表面缺陷圖像及具體位置。同時，考慮了由于圓鋼表面溫度高對圖像采集產生的煙霧和水汽干擾，設計了相機保護箱系統。為了獲取清晰圖像，設計了相機成像自動對中對焦系統。為了滿足智能制造大數據的要求，為后續產品質量缺陷分析提供長期有效的圖像信息，還設計了計算機硬件系統，可以對采集到的圓鋼表面圖像長期保存和調用。最后通過實驗證明了該系統的有效性。

1 圖像采集系統總體設計

本系統作為連續化高速線材生產線在線產品質量檢測和判別系統的核心，系統總體設計要重點解決如下關鍵技術及難點：

① 要克服生產現場復雜環境(噪音、煙氣、水霧、熱輻射、光照不均)的影響，采集到清晰的產品表面圖像。

② 要適應生產線高速、連續生產的需要，在線分析所采集的圖像、及時上傳和存儲疑似有缺陷的圖像，并顯示含有缺陷的照片信息(照片拍攝時間、照片編號、產生照片相機編號、缺陷所在的位置等)。

③ 要符合智能制造大數據的背景要求。該系統不僅能為后續產品質量缺陷的分析提供有效的圖像信息，還能具備自學習功能，自動判別缺陷產品產生的原因，用于指導生產，改進產品質量。

本文設計的熱態高速圓鋼表面圖像在線采集系統能夠實現連續無遺漏地采集各規格圓鋼表面圖像，為產品缺陷分析和質量控制提供基本圖像信息數據。具體技術指標為如下。

① 圓鋼成品規格范圍：φ5mm～φ32mm；

② 圓鋼溫度范圍：780～980 ℃；

③ 圖像采集區速度范圍：10～35 m/s；

④ 以盤條號保存各圓鋼圖像基本信息，方便后續缺陷定位，產品缺陷分析和質量控制；

⑤ 計算機硬件系統具備圖像數據可長期保存和進行備份的功能。

2 圓鋼表面圖像采集系統的設計

2.1 圓鋼表面成像的設計

針對圓鋼表面形狀的特殊性：被測物體為均勻、高速運動，被測視野為細長圓柱狀，且要求的精度高，因此系統采用環形高亮光源配合高速線陣相機成像的方案。針對圓鋼的圓柱體形貌特征，為了實現360°全覆蓋圖像采集，理論上相機的布置越多越好，但那樣占用系統資源多，導致系統運行速度慢。因此本文設計比較了四臺和六臺高速線陣相機繞圓鋼一周進行檢測的方法。根據圓鋼不同直徑情況，成像示意圖如圖1所示，其中D表示圓鋼的直徑。

由于檢測的圓鋼產品直徑在φ5mm～φ32mm之間，在此基礎上，四相機和六相機成像參數計算公式如下。

四相機視場寬度AB(mm)：

(1)

圖1 四相機和六相機成像示意圖

(2)

四相機需要景深Δh90°(mm)：

(3)

六相機視場寬度CB(mm)：

(4)

(5)

六相機需要景深Δh60°(mm)：

(6)

由式(1)～式(6)可以得出圓鋼直徑在φ5mm(最小產品直徑)和φ32mm(最大產品直徑)的四相機和六相機成像參數如表1所示。

表1 四相機和六相機成像參數 單位：mm

由表1可知，為了得到更好的成像效果，選擇使用六相機成像方案，即繞圓鋼一周每60°放置一臺相機進行圓鋼表面拍照，最大可覆蓋16.00 mm的視場范圍。按測試要求，圖像分辨率為0.05 mm/pixel時，需要16/0.05=320 pixels的像元相機，但考慮到小直徑范圍圓鋼的成像，為了確保成像效果，選擇高配，最終確定使用1024像元相機。

同時，由于圓鋼成長條狀，且連續不間斷運動，因此采用線陣相機可得到比面陣相機更優的成像效果。

后續進行缺陷分析后，如果一張圖片被判定有缺陷，則判定同一時刻拍攝到的6張圖片均為有缺陷圖片，將這6張圖片通過減去重疊部分，3D粘貼還原，便可得到具體缺陷信息。6張圖片中的重疊部分與圖像寬度的比例是恒定的，可以通過相機的位置計算出來。圖2給出了六相機成像方案中各相機采集到的圖片經過圖像預處理后、3D還原后的整體圖像效果圖。

該設計解決了圓鋼360°全覆蓋圖像采集、多相機成像照片如何3D粘貼還原拼接的技術難題，對復雜表面圖像采集十分有意義。

圖2 3D粘貼還原后的整體圖像效果圖

2.2 圖像采集硬件選型及熱防護設計

根據研究主體的要求，檢測的產品直徑為φ5mm～φ32mm，檢測處的速度范圍為10～35 m/s，縱向方向分辨率為0.3 mm/pixel(圓鋼運動方向)，最高速度35 m/s，行頻35000/0.3=117 kHz即可滿足要求。另外，因現場空間位置限制，成像距離近，為了保證成像效果及實際應用可能，本文系統選擇使用微距鏡頭，相機直接對線材表面進行成像。系統的相機和鏡頭選型如表2所示。

表2 相機與鏡頭選型

根據表2，相機采用英國E2V公司的黑白線陣相機，分辨率1024 pixels，芯片類型為CCD，行頻126 kHz。鏡頭為Canon 50 mm微距鏡頭。

應用以上相機和鏡頭進行圓鋼表面圖像采集實驗，測試成像距離(CCD靶面至被測圓鋼表面)以310 mm為中心，±5 mm景深范圍內圓鋼在正常跳動范圍內的成像效果。圖3為實驗室條件下圓鋼表面成像的測試效果比較(成像系統各部件均不做調整)。

由測試結果可知，成像距離305 mm及315 mm范圍內成像均能滿足測試要求，可得到清晰的圖像。

由于生產現場的環境十分惡劣，有高溫輻射、煙霧和水汽的影響，還有氧化鐵皮飛濺可能對相機成像效果造成干擾。在此基礎上，針對熱態圓鋼表面成像環境的特殊性，研究和實驗了多種熱防護措施，設計安裝了相機保護箱，為相機和光源提供了安裝和調整的平臺。系統形成的密閉空間既可避免外部灰塵、氧化鐵皮和水汽接觸到檢測設備，影響檢測效果；也可實現對相機和光源輔以壓縮空氣進行降溫冷卻等措施，為圖像采集系統的正常使用提供了保障。相機保護箱示意圖如圖4所示。

圖3 成像測試效果比較

1—底板;2—腰型孔;3—支撐板;4—攝像頭;5—導向板;6—連接塊;7—頂板;8—安裝螺母;9—安裝凸臺;10—活塞桿;11—位移傳感器;12—升降油缸;13—定位凸臺;14—絲扣;15—位移傳感器;16—防塵罩;17—安裝架;18—調整油缸;19—立柱;20—導向槽圖4 相機保護箱示意圖

該設計能克服生產現場復雜環境(噪音、煙氣、水霧、熱輻射、光照不均)的影響，使系統能采集到清晰的產品表面圖像，保證系統設備的穩定運行。

2.3 成像自動對中對焦設計

根據研究主體的要求，檢測的產品直徑為φ5 mm～φ32 mm，針對不同線徑的圓鋼，為獲得最佳的成像效果，需要針對圓鋼直徑的不同，進行自動對中對焦功能設計。系統根據檢測位置處圓鋼直徑，自動推算拍照時相機在高度和徑向方向需要調整的距離。本文以直徑為6 mm的圓鋼基準，通過提升相機整體框架，保證框架圓心與被測圓鋼的圓心等高；通過相機半徑方向的調整，保證六臺相機與圓鋼表面的徑向距離相等。

設需要調整的圓鋼直徑為Di，則其高度與徑向調整公式分別為：

(7)

(8)

生產不同直徑圓鋼時，相機調整參數如表3所示，調整方式如圖5所示。相機采用內觸發式，曝光時間10 μs。

表3 生產不同直徑圓鋼時相機調整參數表 單位：mm

圖5 相機自動對中對焦示意圖

在表3的基礎上，圖像采集系統在投產之前要進行標定，對應生產不同規格的產品都有調整的參數，以獲得最清晰的圖片。如果設備進行維修，還需要再次進行標定，生產過程中產品規格調整時，按設定的參數進行在線調整。調整過程如下。

① 以直徑為6 mm的圓鋼為基準，調整安裝架內各個調整油缸的活塞伸縮量，使各個攝像頭距離圓鋼圓心的位置相同并且圖像清晰度達到最佳，將此時調整油缸內的位移傳感器的數值作為基準值，標定為R0。

② 當軋制線接到生產規格di=12 mm的圓鋼時，升降油缸迅速調整并帶動安裝架移動ΔH高度。

ΔH=(12-6)/2=3mm

③ 當升降油缸到位后，系統給每個調整油缸發出伸縮指令，并在調整油缸的作用下使相機在導向槽內沿徑向方向移動ΔR距離。

ΔR=(12-6)/2=3mm

該對中對焦系統可針對不同直徑圓鋼進行迅速的相機調整，位置準確。針對不同直徑圓鋼采集到的圖像效果圖見圖6，以φ18mm和φ24mm規格圓鋼為例。

該設計解決了生產現場圓鋼尺寸變化、多臺相機同步進行自動對中對焦的技術難題，提升了生產操作的自動化水平。

圖6 不同直徑圓鋼成像效果圖

2.4 光源參數設計

因圓鋼表面溫度高、速度快，相機成像時對應的掃描行頻很高，曝光時間短，對光源照度要求極高。另外，為了減少高溫紅外線輻射對成像效果的影響，還需要在鏡頭前安裝紅外濾鏡，這也對白光光源造成影響。因此，在設計時充分考慮了光源的照度需求，試驗了不同的照明模式，并最終選擇了光源垂直照明的方式。在光源照度選擇方面，如果光源照度太高，將產生畫面亮度失真；若光源照度太低，則一些暗部無法被攝取，從而降低圖像質量，產生檢測誤差。工業級高分辨率的CCD相機,光源采用的是高亮度LED光源。目前機器視覺LED光源照度范圍為20000～350000 lux。在此基礎上，實驗測試了在150000～300000 lux光源照度下的圓鋼表面圖像采集效果，圖7分別為光源照度為150000 lux、200000 lux和300000 lux時的圖像成像效果。通過實驗證明，被測表面處光源照度大于200000 lux時便可滿足成像要求，故選取的光源照度為220000(1±10%)lux。

圖7 不同光照度下圖像成像效果圖

由圖7可知，被測表面處光源照度大于200000 lux時便可滿足成像要求。若光源照度小于200000 lux，圖像整體亮度偏暗，一些細節無法被攝取，從而無法進行缺陷檢測。

同時，由于測試光源為線陣光源，因此成像時兩側圖像較暗，若采用環形照明，則可改善成像效果，在此基礎上，本設計采用了高強度OPT機器視覺(OPT-CO/RI)(同軸/環形)組合光源。同時，實驗表明，當傾斜照射角度(照射光束主方向與被檢測高線徑向面形成的夾角)為10°左右(即與相機角度為10°)時，圖像清晰度最佳。最終確定的光路示意圖如圖8所示，所選取的光源參數如表4所示。系統可通過網絡數據進行光源的照度調節。

圖8 光路示意圖

規格參數名稱參數值1相機基準圓D相機620mm2光源顏色白光3光源外徑D外422mm4光源內徑D內400mm5光源角度α10°±0.5°6周向照射范圍360°7周向照射范圍60mm8光源照度≥220000lux9光源均勻度-10%～10%

所設計的高強度OPT機器視覺(OPT-CO/RI)(同軸/環形)組合光源，傾斜照射角度和光照強度均可控可調，方便了操作，減少了維護，減輕了維護工人的勞動強度。

2.5 計算機硬件系統設計

系統的組成主要包括6臺攝像機采集及運算處理單元DPU(與攝像機數量1對1關系)、1臺檢測服務器、1臺存檔服務器、3臺顯示終端、1臺交換機。6臺相機通過同步盒相連，保證所有相機每次輸出的圖像都保持同步，即相同時間點輸出的圖像對應線材位置相同。檢測服務器一方面整合6臺DPU處理的結果，并決定是否將該處理結果傳輸給終端服務器以及存檔服務器，另外一方面發送控制信號用于控制外圍設備。同時，檢測服務器包含對整個系統的硬件檢測，所以它連接了一臺顯示器，用于顯示整個系統的狀態，并提供一個GUI界面，供技術人員來操作系統。存檔服務器包含一個數據庫，用于將有缺陷的數據進行存儲，方便用戶查詢，查詢界面由終端顯示器中的一臺完成。故需要提供一個查詢GUI，供用戶進行查詢、編輯、刪除等操作。終端顯示部分用于顯示相機拍攝得到的線材圖像，由于線材高速運動，終端顯示部分只負責將含有缺陷的部分顯示出來，并顯示含有缺陷的照片信息(照片拍攝時間、照片編號、產生照片相機編號等)。同步盒、DPU、存檔服務器、檢測服務器及終端通過交換機相連。硬件性能指標如表5所示。

表5 系統硬件性能指標表

該系統不僅能為后續產品質量缺陷的分析提供有效的圖像信息，還具備自學習功能，可自動判別缺陷產品產生的原因，用于指導生產，改進產品質量。

3 系統應用案例

該系統在國內某大型鋼鐵企業的高速線材廠得到了成功應用，實現了高溫、高速線材生產過程中全規格圓鋼表面的質量監控，快速、直觀地獲取了缺陷圖像及其位置。該系統能夠360°全方位有效采集產品直徑在φ5mm～φ32mm范圍內的清晰圓鋼表面圖像，采集位置處的速度范圍為10～35m/s。該系統為后續缺陷檢測和產生原因分析提供了有效的數據支撐，為生產現場的在線質量檢測和判別提供了有效的圖像數據。在后續對圓鋼表面進行如折疊、劃傷、壓痕、凹坑、耳子、結疤等缺陷檢測時，使用效果非常好，減少了缺陷的漏判和誤判。生產現場缺陷檢出率可達到95%，系統集成圖如圖9所示。

圖9 圓鋼表面圖像采集系統集成圖

4 結束語

本文以型鋼產品中的圓鋼為研究對象，設計了圓鋼表面圖像采集系統。系統的特點體現在如下幾方面。

① 為圓鋼產品設計實現了圓柱表面成像系統，該系統可以對圓鋼表面實施360°全覆蓋在線圖像采集。

② 對鏡頭的選擇與位置參數進行了設計，針對圓鋼成品溫度高的特點，設計了對鏡頭與光源的熱保護裝置。

③ 設計了相機成像自動對焦調整系統，該系統可以針對圓鋼尺寸不同的情況下，根據指令自動調整相機位置，獲取清晰圖像。

④ 設計采用了高強度OPT機器視覺(OPT-CO/RI)(同軸/環形)組合光源，保證圓鋼全方位照度均勻。

⑤ 設計了計算機硬件系統，為后續產品質量缺陷的分析提供有效的圖像信息，符合智能制造大數據的背景要求。

本文設計的圖像采集系統可快速、在線對圓鋼進行全方位表面圖像采集，獲得清晰圖像。同時，本文設計的復雜曲面圖像采集系統對于其他種類的型鋼(如H型鋼、工字鋼等)的表面圖像成像系統的設計也具有很高的參考價值。

后續將表面圖像采集系統和缺陷檢測方法相結合，可在線確認缺陷種類，分析缺陷產生的原因，實現缺陷自動檢測、自動判別、自動分析，為智能化生產提供技術支撐。