高端家電及汽車用鋼表面質量自動分級模型的研究

裴宏江，史曉強（唐山鋼鐵集團有限責任公司，河北063000）

0 引言

隨生活水平提高，高端家電和代步汽車已經逐步走入人們的日常生活，廣泛應用于汽車、家電等行業的冷軋帶鋼用量也進一步加大，各大鋼企也紛紛瞄準高端家電及汽車用鋼市場，不斷搶占市場占有率，市場競爭也愈加激烈[1]。各大鋼企的整體戰略模式也由生產型向服務型轉變，致力于為用戶提供精準服務，從而在激烈的市場競爭中脫穎而出。質量放行作為產品質量把控的最后一關，已經成為公司質量管理工作的重中之重。

目前業內普遍采用“帶鋼表面缺陷檢測系統”對帶鋼表面質量進行實時檢測，而后進行人工判定，但尚未達成“表面缺陷數據”與“質量綜合判定系統”的有效結合，且通過人工進行質量放行，時效性和準確性難以保證。因此，需充分利用表面缺陷檢測數據和鋼卷表面質量分級規則，運用信息化手段對其進行整合分析，將分析結果融入鋼卷質量綜合判定系統，實現帶鋼表面質量自動分級評價，提高質量放行的及時性和準確性，避免缺陷產品流出，為用戶精準提供所需產品，提升公司產品市場競爭力及品牌價值。

1 帶鋼表面缺陷檢測系統介紹

表面缺陷檢測形式主要分為線陣掃描和面陣掃描兩大類, 其中線陣掃描是通過CCD 線掃描鏡頭，不停的對運動中的帶鋼表面逐行掃描，通過帶鋼反射光的強弱變化，探測帶鋼表面缺陷。而面陣掃描則是同時利用多個面陣CCD 鏡頭對帶鋼表面進行區域掃描，相鄰鏡頭掃描到的圖像會有重疊部分，從而保證系統可以掃描完整的帶鋼圖像，進而檢測帶鋼表面缺陷[2]。目前廣泛應用于各大鋼企的表面缺陷檢測系統主要有SIAS-VAI、ISRA Vision以及Cognex。

2 表面質量分級模型的建立

2.1 表面缺陷分級規則

為便于對表面質量進行量化分析評價，將不同類別表面缺陷，根據其形貌特征按長度、寬度、面積等參數，定義為5 個等級，如表1 所示（以鋅灰、劃傷缺陷為例）。

2.2 鋼卷表面分級規則

為滿足不同用戶的個性化需求，實現產品不同表面等級的分級評定，制定了鋼卷分級規則，將鋼卷表面等級按S1-S6 進行了六個等級的劃分，每個等級對應著不同的表面質量要求，如表2 所示（以S5、S4 等級為例）。

2.3 表面質量自動分級模型

表1 缺陷分級規則

表2 鋼卷表面分級規則

表面質量自動分級模型的建立是通過后臺程序編譯，將鋼卷分級規則納入表面質量分級判定系統，同時通過廠內三級信息化網絡，將表檢缺陷數據（不同類別的缺陷數量、缺陷等級）融入表面質量分級判定系統，進而形成自動分級計算模型。

2.3.1 鋼卷分級規則的編譯

在QMS 表面質量判定系統規則編輯器內對鋼卷分級規則進行編譯,如圖1 所示（以上述表1 和表2 所述內容為例），圖中所標注的依次為缺陷類別、鋼卷表面等級、缺陷允許度（“0”代表不允許，“9999”代表允許）及帶鋼上、下表面。

2.3.2 鋼卷缺陷數據采集

圖1 鋼卷分級規則的編譯

針對表檢缺陷數據，建立了公司級的鋼卷表面質量數據庫，鋼卷被檢測完畢后，表檢系統將整卷缺陷數據上傳至質量數據庫，包含缺陷名稱、等級、位置、圖像等信息（缺陷圖像只包含部分四級、五級缺陷），表面質量判定系統通過設定好的訪問路徑，通過質量數據庫采集鋼卷缺陷數據，通過信息化手段實現不同系統之間數據的整合、互通。

2.3.3 自動分級結果展示

通過缺陷數據采集、鋼卷分級規則的后臺編譯，表面質量判定系統經過數據分析后，如圖2 直觀的展示出當前鋼卷表面分級結果，提高質量放行的時效性和準確性。

圖2 鋼卷分級結果

3 分級模型的優化

分級模型離線應用測試階段，誤分級情況較為嚴重，經過跟蹤驗證，發現主要有兩點原因，首先是鋼卷分級規則的不適用性，其次是表檢系統內缺陷誤分類較多。

通過與終端用戶對接，充分識別用戶需求，修訂頭、尾及邊部參與分級判定位置參數，制定更為詳細、更貼近用戶需求的表面分級方案，為用戶精準提供所需產品。

另外針對表檢系統內邊皺、亮邊、夾渣、壓痕類缺陷誤分類較多，通過如下技術手段進行優化。

3.1 缺陷融合

在多角度充分考慮各缺陷特征的基礎上，通過位置信息確定單面缺陷或雙面缺陷的關聯性，對缺陷進行二次分類后處理，

3.2 單面融合

受現場工藝狀況影響，帶鋼經過濕拉矯后，表面烘干效果不理想，造成邊部水跡較多，但由于水跡形態的不固定性和多樣性，時有將邊部水印誤分為劃傷、夾渣等缺陷的情況。

針對“邊部水印”單面連續性缺陷，建立如下規則：當缺陷1-4 檢測為邊部水印，而缺陷5 檢測為劃傷（見缺陷融合示意圖3），且缺陷5 與缺陷4 邊部距離滿足上述規則時，缺陷5 被重新命名為邊部水印。通過單面融合規則的建立及應用，大大降低邊部水印被誤檢為其他缺陷的情況[3]。

圖3 單面缺陷融合示意

3.3 雙面融合

針對雙面影響缺陷，建立如下規則，見表3。

表3

當缺陷1 檢測為壓痕，而缺陷2 檢測為斑跡（見缺陷融合示意圖4），缺陷1 與缺陷2 位置重合率符合上述規則設定時，則對此兩個不同缺陷進行重新命名。

圖4 雙面缺陷融合示意

圖5 雙面缺陷典型圖例

3.4 邊部缺陷預分類

受軋制力影響，帶鋼邊部易出現亮邊、邊皺等缺陷，形貌如圖6。

圖6 邊皺、亮邊缺陷典型圖例

邊皺的缺陷特征主要為縱向連續排列的橫向缺陷，亮邊的缺陷特征為邊部豎直方向色差。由于邊皺和亮邊帶有明顯的位置特性，只可能在帶鋼邊部出現，因此建立缺陷預分類規則（見表4），對邊皺和亮邊缺陷的位置做限定，根據實際生產情況，將邊皺和亮邊設定在距帶鋼邊部20 mm 內，也就是說只有帶有此類特征值的缺陷出現在距帶鋼邊部20 mm 內位置時，才可以被分類為邊皺或亮邊，通過缺陷預分類，100%解決了亮邊、邊皺缺陷的誤判。

表4

4 結語

（1）本研究以缺陷檢測和用戶需求識別為基礎，以數據整合和數據分析為手段，創新性的將表檢系統缺陷數據、鋼卷分級判定規則和質量綜合判定系統三者有機結合，通過程序編譯，建立鋼卷表面質量自動分級模型，提升鋼卷質量放行的及時性和準確性。

（2）通過用戶對接，進一步完善、優化了鋼卷分級規則，加之一系列提升缺陷檢測準確性的技術手段的研究及應用，使得邊裂（邊部損傷）、孔洞、異物壓入、夾渣、翹皮、亮邊、邊皺等缺陷綜合分類準確率在85%以上，大幅度提高鋼卷表面質量自動分級模型的適用性和準確性，降低現場質量檢驗人員工作量，提升工作效率，避免缺陷產品流出，減少質量異議發生。