基于機器視覺的鋼管高速表檢方法與系統*

蔡翔 康宜華，2 程陽陽

(1.華中科技大學機械科學與工程學院 2.華工制造裝備數字化國家工程中心有限公司)

0 引 言

鋼管作為重要的管道運輸材料，在石油和天然氣等運輸的復雜工況下有廣泛的應用，為了保障鋼管正常安全工作，必須對鋼管進行100%的全面檢測[1]，且鋼管表面質量作為一個重要的評價因素，對其進行專一的表面檢測至關重要。機器視覺檢測方法具有安裝方便、可實現快速非接觸檢測以及適應性強等優點[2-3]。將機器視覺用于鋼管表面質量檢測可以實現鋼管表面缺陷的自動化、連續化在線檢測；另外利用鋼管表面缺陷在線檢測技術代替了人工視覺檢測，極大地降低了工作人員的勞動強度，同時避免了因為人工檢測導致的漏檢和誤判，從而提高了檢測效率和準確度。

表面缺陷檢測是視覺檢測技術的重要應用領域，國外在這一領域的研究要領先國內，它們生產的設備檢測精度高、應用范圍廣。例如德國的百視泰公司于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[4]。美國的康耐視公司研發的SmartView系統采用了先進的照明系統和圖像處理算法，主要應用在金屬表面缺陷檢測上[5]。我國機器視覺技術研究起步較晚，在金屬表面檢測方面，CHEN Y.J.和王宇等[6-7]研發了基于機器視覺的金屬零件表面缺陷檢測系統。2018年，胡亮和張洪濤等[8-9]采用線掃CCD和FPGA嵌入式處理系統，設計了一套鋼板表面缺陷在線智能無損檢測系統。2020年，周神特等[10]開發了基于神經網絡和向量機分類的金屬板材表面缺陷檢測系統。同年，王宏安和趙翰學等[11-12]基于深度學習的方法進行了金屬表面缺陷的檢測系統研究。

針對圓柱形鋼管，目前已有的視覺表面缺陷檢測系統較少，且主要集中在一些高校和科研機構。國外，美國OG公司在影像式圓鋼表面缺陷在線檢測技術方面研究處于領先地位，2008年，該公司發布了一項檢測圓鋼表面缺陷方面的專利，其中開發的系統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[13]。2010年，韓國浦項工科大學的S.H.CHOI等[14]結合光照系統設計發布了一項圓鋼表面缺陷檢測系統專利，該系統對于直徑大于14 mm的棒材均能實現圖像在線檢測，該系統的缺陷是結構復雜，需要很大程度的調整才能滿足不同規格的圓鋼圖像在線檢測。國內，ZHANG J.C.和LI W.B.等[15-16]設計了紅鋼棒材表面缺陷檢測系統，該系統由4個線陣CCD相機和4個激光線光源組成，并通過增加補償濾鏡的設計方法規避棒材表面溫度以及環境對圖像質量造成的影響。2019年，華中科技大學的嚴旭果等[17]針對直線運行的圓鋼研發了一套圓鋼表面圖像采集系統，該系統采用4臺或6臺線陣相機圍繞圓鋼環形布置采集圖像，能實現圖像清晰采集，但是該系統只適合小直徑范圍(?5～?32 mm)的圓鋼，且對于多規格圓鋼的圖像采集時，調整機構復雜。

基于上述學者的研究基礎，本文針對鋼管螺旋運行工況，研究了不同外徑鋼管的表面機器視覺檢測方法與系統。

1 基于鋼管螺旋運動的表檢系統

1.1 設計要求

為了實現不同外徑鋼管的有效檢測，鋼管表面視覺檢測需要解決以下技術難點：

(1)需要克服現場復雜環境下的噪聲、灰塵、外界光照和反光等的影響，采集到清晰的鋼管表面圖像；

(2)需設計合適的打光方式，滿足鋼管表面的光照均勻性；

(3)需要滿足不同外徑鋼管圖像采集時相機的自動對焦；

(4)滿足鋼管高速生產要求，在線分析所采集的圖像和存儲疑似有缺陷的圖像，并顯示含有缺陷的圖像信息(圖像拍攝時間、圖像編號、鋼管編號以及缺陷所在的位置等)。

本文提出的鋼管表面缺陷檢測系統主要技術指標如下：鋼管的規格范圍?60～?180 mm；鋼管運行速度2.5 m/s，螺距500～800 mm，轉速300 r/min；橫縱向檢測分辨率1 mm×1 mm。

1.2 結構

視覺檢測系統主要包括照明部分、圖像采集部分、圖像分析和處理部分、數字I/O和網絡連接等4個部分，如圖1所示。

1—照明部分；2—圖像采集部分；3—圖像分析和處理部分；4—數字I/O和網絡連接部分。圖1 視覺檢測系統結構示意圖Fig.1 Structure of visual inspection system

1.3 工作原理

本系統根據檢測需求，選取了基恩士的16倍高功能黑白500萬像素工業相機，型號為CA-H500MX ，其分辨率為2 432×2 040，觸發時間為27.7 ms。

考慮到鋼管螺旋運行，為實現鋼管表面圖像的全覆蓋采集和檢測，鋼管旋轉1周，圖像數量4～8張為宜，其成像示意圖如圖2所示。以直徑180 mm的鋼管為例，當數量為4張時，每張圖像達到的視場寬度l=127 mm，景深Δh=26 mm；當數量為8張時，每張圖像達到的視場寬度l=69 mm，景深Δh=7 mm，由此選擇16 mm的定焦鏡頭，型號為CA-LH16。

圖2 鋼管旋轉1周采集4張和8張的圖像示意圖Fig.2 Schematic diagram of acquiring 4 and 8 images with steel pipe rotating a circle

針對鋼管表面形狀的特殊性以及其金屬材質的反光特性，加之相機采集圖像時的曝光時間短，本文采用漫散光照明的方式，光路如圖3所示。光源選擇為高亮度的白色線性光源，型號為SHCL-375-WZT。

圖3 光路示意圖Fig.3 Schematic diagram of light path

采用雙相機的檢測方式，將其布置在鋼管的正上方，一方面可以避免灰塵及鋼管表層脫落污染鏡頭，另一方面也便于控制相機自動對焦；同時選用燈箱照明的方式給鋼管打光，不僅可以避免外界光源的影響，也有利于圓柱曲面光照均勻。為滿足所有規格鋼管的全覆蓋檢測，其整體圖像采集結構及原理如圖4所示。相較于直線運行的檢測系統，需要的相機數量少、節省了成本、便于調節，同時減少了打光區域和并行處理的數據量。采用單個相機掃查鋼管表面的斑馬區域，如圖5所示。

圖4 圖像采集結構及原理示意圖Fig.4 Schematic diagram of image acquisition structure and principle

圖5 單個相機掃查示意圖Fig.5 Schematic diagram of single camera scanning

針對不同規格的鋼管，為獲得最佳的成像效果，需要針對不同直徑的鋼管進行相機的自動對焦功能設計。調整相機的高度，保證安裝在框架上的相機與被測鋼管表面的距離為設定值H，其中Δh1和Δh2分別表示相機相對小管徑和大管徑鋼管調節的高度，如圖6所示。?60、?114和?180 mm鋼管采集到的圖像效果如圖7所示。

圖6 相機自動對焦示意圖Fig.6 Schematic diagram of camera auto-focusing

圖7 成像效果圖Fig.7 Diagram of imaging results

2 鋼管光學表檢圖像處理方法

2.1 鋼管圖像預處理

在實際的圖像采集和檢測工況下，鋼管表面漫反射的光會受到環境塵埃以及自然光的影響，導致進入相機內部的光路發生變化，給采集的圖像引入噪聲，進而影響圖像質量。

圖像中的噪聲主要集中在中高頻成分，而圖像中的邊緣、細節以及缺陷集中在高頻成分。為了去除圖像中噪聲，同時增強圖像中高頻成分中的目標，設計了矩形濾波模型的頻域濾波器，并采用改進的同態濾波去噪處理方法。

鋼管表面缺陷采集圖像的寬度和高度不同，圖像在水平方向和豎直方向占據的能量范圍不一樣，而常規的濾波器模型都為圓形，在水平方向和豎直方向的截止頻率一樣，會去掉大部分圖像信息。為了保留圖像大部分能量，截取掉圖像兩個方向上同樣比例的頻率范圍，設計了矩形濾波模型的高通濾波器。

其中圓形模型由下面函數確定：

(1)

式中：D0為常數，D(u，v)為頻率域點(u，v)到頻率中心的距離。

即有：

D(u，v)=[(u-P/2)2+(v-Q/2)2]1/2

(2)

式中：P和Q分別為圖像的寬度和高度，且矩形模型如式(3)所示。

(3)

式中：c為常數，D1(u，v)為頻率域點(u，v)到頻率矩形中心在水平方向的距離，D2(u，v)為頻率域點(u，v)到頻率矩形中心在垂直方向的距離。

即有：

D1(u，v)=|u-P/2|

(4)

D2(u，v)=|v-Q/2|

(5)

由此可知，圓形濾波模型和矩形濾波模型的高斯高通濾波器的函數分別如式(6)和式(7)所示，對應的圖形如圖8所示。其中的pixel表示像素。

圖8 頻域濾波器模型Fig.8 Frequency domain filter model

(6)

(7)

圖8a～圖8d中紅色部分代表圖像中保留下來的能量，即高頻成分。通過對比圓形濾波模型和矩形濾波模型的頻域圖像，可知矩形濾波模型保留了更多的圖像信息，更有利于突出圖像中的缺陷信息。

改進后的同態濾波模型中的濾波器函數為：

H(u，v)=(γH-γL)G(u，v)+γL

(8)

其中的γL<1且γH>1。

通過輸入圖像f(x，y)，經過對數變換，得到圖像的高頻成分I(x，y)和低頻成分R(x，y)兩個加性分量，即有：

f(x，y)=I(x，y)R(x，y)

(9)

z(x，y)=lnf(x，y)=lnI(x，y)+lnR(x，y)

(10)

再進行傅里葉變換，得到對應的頻域表示：

Z(u，v)=Γ[z(x，y)]=fI(u，v)+fR(u，v)

(11)

根據設計的矩形模型的高斯高通濾波器進行頻域濾波，得到式(12)。

S(u，v)=H(u，v)Z(u，v)=

(12)

然后進行傅里葉反變換，得到空域對數圖像，如式(13)所示。

I′(x，y)+R′(x，y)

(13)

最后對空域對數圖像進行取指運算，得到空域濾波結果g(x，y)，如式(14)所示。

g(x，y)=es(x，y)=eI′(x，y)eR′(x，y)=

I0(x，y)+R0(x，y)

(14)

經過改進后的同態濾波預處理，得到的效果圖如圖9所示。從圖9可以看出，圖像的質量得到了改善，矩形濾波模型的同態濾波消除了大部分噪聲，同時突出了缺陷的輪廓，有利于后續的圖像缺陷信號檢測。

圖9 圖像預處理效果圖Fig.9 Diagram of image preprocessing results

2.2 缺陷判斷方法

自動化生產過程中的鋼管表面缺陷是一種異常，符合大樣本和大數據下的統計規律。鋼管表面常見的缺陷有裂紋、劃痕、孔洞和折疊等。采集鋼管表面圖像時，缺陷會改變光的運行方向和光的吸收等，引起該區域表面的灰度和紋理特性發生突變，選取去噪預處理后的缺陷圖像，并繪制選取行的灰度曲線，如圖10所示。鋼管表面缺陷類型如圖11所示。

圖10 圖像選取行的灰度曲線Fig.10 Gray curve of image selection line

圖11 鋼管表面缺陷類型Fig.11 Types of steel pipe surface defects

從圖10中可以看出，當無缺陷影響時，圖像的灰度值為波動平緩的曲線，而存在缺陷時，灰度值突變顯著，存在“波峰”或“波谷”的特征?；诖颂卣?，為了便于檢出鋼管圖像缺陷，采用像素濃度差(即圖像灰度值差)的判別方法來檢測圖像中的缺陷。

考慮到單個像素處理耗時過長，且不滿足高速檢測的要求，同時為了進一步減小噪聲的影響，選取多個像素作為像素組計算其平均濃度，并設定圖像的分割單元。通過計算分割單元中的濃度差，與設定的判斷閾值進行比較，當濃度差高于設定閾值時，則代表該檢測區域存在缺陷。

為了進一步體現所提方法的優勢，本文選取了帶有兩處缺陷的鋼管圖像進行對比試驗，對比了目前常用的Canny邊緣檢測和Sobel算子檢測結合閾值分割后的識別結果，如圖12所示。

從圖12可以看出:Canny邊緣檢測主要識別缺陷的邊緣曲線，但識別結果不連續，且視覺效果不顯著；Sobel算子的檢測結果中存在很明顯的噪點，且不易剔除，影響檢測結果；而本文提出的方法能準確地識別缺陷區域，視覺效果顯著，更適合現場工況的檢測。

圖12 鋼管表面缺陷識別對比圖Fig.12 Comparison diagram of steel pipe surface defect inspections

3 系統應用案例

鋼管表面檢測系統在國內某大型鋼管企業的熱軋鋼管生產線上得到了成功應用，實現了高速生產過程中多種規格鋼管表面缺陷的檢測和質量監控，檢測系統現場應用圖片如圖13所示。系統在現場檢測速度為2.5 m/s，可直觀獲取全管體圖像，能夠有效檢出標準人工刻槽缺陷、大面積缺失、擦傷以及孔洞等缺陷。

圖13 視覺檢測系統現場應用圖片Fig.13 Visual inspection system site

4 結 論

(1)基于鋼管螺旋前進的光學成像系統可以實現全覆蓋采集和圖像存儲。

(2)所設計的漫散光照明的燈箱照明系統能使圓柱曲面光照相對均勻。

(3)所設計的矩形濾波模型的高斯高通濾波器，保留了圖像中更多的缺陷特征信息。

(4)采用改進的同態濾波去噪預處理方法結合像素濃度差的判別方法，可以高速而有效地檢出鋼管表面缺陷。