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红外热像仪表面质量检测研究

1系统的组成

1.1铸坯表面缺陷检测系统

首先介绍一下铸钢的工作流程:钢液在符合铸钢工艺的条件下由钢包注入到中间包内,然后将暂时储存在中间包内的钢液稳定地浇注到结晶器内,钢液在结晶器的作用下均匀快速地冷却,并形成外表面为凝固的坯壳而内部却为液态钢水的铸坯;随着拉辊缓慢、匀速地将内部是液态钢水的连铸板坯从结晶器中拉出,钢水也会逐渐、连续地从中间包中流入到结晶器中,到了二冷区域,带液芯的连铸板坯会受到喷水的作用强制冷却为固体;当铸坯被拉到规定的位置时,液芯能完全凝固为固态钢坯,最后根据工艺需要将连铸板坯切割为规定的大小尺寸,从出坯装置传送到热轧厂进行轧制。本设计研究的是一种新型的、非接触式的连铸坯质量预报系统,达到了自动识别对板坯表面缺陷的目的,提高了工作效率。连铸板坯缺陷图像采集工艺如图1所示。

1.2红外成像系统

红外成像系统是由3部分组成,包括光学采集系统、光学成像系统和信号处理系统,其中光学采集系统是利用红外探测器接收被测目标发出的热辐射。在连铸过程中板坯的温度范围大概在1000℃~1500℃,使得红外辐射的能量非常大,所以系统通过安装硅片来滤除不在波段范围内的可见光和部分红外波段的热辐射。光学成像系统是通过行扫描的方式一一对应地模拟被测目标的表面温度的分布图像。信号处理系统负责的任务是把通过探测器将红外辐射转换成的模拟信号经过一系列的处理转换成由像素分布序列组成的数字信号。当红外热图像经过处理后转换成电信号后,红外热像图就可以直接显示到显示屏上。其具体工作流程如图2所示。红外成像系统是一种被动式的成像系统,它与主动式红外热像仪的区别在于依靠物体辐射出的热能量的不同来生成热图像,所以本设计采用红外热像仪采集连铸坯表面热图像,它具有穿透能力强、能够克服障并且穿透粉尘、烟雾等复杂的生产环境现场的干扰。

2连铸板坯质量在线检测系统

本设计根据连铸坯表面实时检测技术特点,通过大量的成像实验与算法检验的基础上,建立了连铸坯质量在线检测系统[3]。此系统主要通过红外热像仪在线实时采集红外热图像经过计算机进行一系列的识别和处理,对铸坯表面缺陷特征进行判定。若检测到铸坯表面出现质量问题,系统开始报警并采取相应的预防措施,同时保存红外图像并识别判定其具体的特征信息。反之系统持续进行对图像的采集和信息提取。如图3连铸坯质量在线检测系统。

2.1缺陷图像平滑处理

经过计算机识别判定有缺陷的图像,为了更好地提取图像边缘特征信息,必须对图像进行预处理来减小噪声的干扰影响,提高图像的信噪比,为识别图像特征信息的工作做铺垫。本设计采用图像平滑法对图像进行处理达到对图像平滑去噪的目的[4]。

2.2缺陷图像边缘检测

Laplace算子作为一种不依赖于边缘方向优秀的二阶微分算子,且是一个标量而不是向量,具有旋转对称性,所以对各个方向上的边界都能起到锐化作用。在处理连铸坯缺陷裂纹的热图像上高斯拉普拉斯边缘检测算子(Gauss-Laplace)比通常的边缘检测算子得到图像在处理灰度渐变和噪声较多的图像时效果较好,并且得到的图像具有各向同性,边缘更为清晰。

3铸坯缺陷检测系统的软件设计

系统的人机操作界面具备实时显示在线图像、缺陷图像、缺陷数据存储、缺陷报告、严重缺陷报警、缺陷查询和样本学习等功能[6];首先要对程序里的数据进行初始化操作,为后续的处理奠定基础。当载入采集到的图像以后,相关的操作按钮就会显示出来,方便操作者对连铸过程中的一些参数进行调整操作;接着对滤波时需要的窗口数等相关技术参数进行设置;通过对被测目标图像进行预处理操作之后,就能得到相对比较清晰的图像,采用处理效果最好的边缘检测算子对裂纹特征进行识别检测;通过边界跟踪法计算出裂纹的周长、长度和面积等特征数据信息;计算圆形度的值与阈值进行比较,检测裂纹存在与否。系统软件流程图如图6所示。通过VB和Halcon软件的连接功能,在Halcon软件中处理的图像信息会直接显示到界面中,原始图像出现在左面,处理后的图像信息出现在右面,裂纹的特征信息如长度、周长、面积都会被计算出来。如图7所示为处理后的连铸板坯裂纹图像,先对长裂纹的特征信息进行计算得,面积Area=989mm2,周长Circumference=338mm,长度Length=178mm,圆形度C的计算为C=P2/4A=9.20。

4结束语

本文采用红外热像技术建立了铸坯表面缺陷的预报系统,同时在硬件方面采用客户端和服务器的组成方式,达到在线识别检测的目的。结合某钢厂的实际生产,在选取450组实验数据进行验证时,其中有15次系统在检测过程中发生误判。实验验证能够该系统能够有效地降低铸坯的误报率,提高了铸坯质量和生产效率。通过红外热像仪采集结晶器内带有液芯的连铸板坯热图像,并在VB的基础上经过Halcon软件对图像处理,得到清晰明显的裂纹图像,计算出裂纹缺陷的长度、周长、面积等特征信息,成功地验证了以图像处理与模式识别为理论基础识别铸坯缺陷是可行有效的。

作者:孙洁 孟庆娇 黄晓婷 单位:华北理工大学


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