表面缺陷檢測技術應用探討

郭萬花

（新疆眾和股份有限公司 烏魯木齊 830013）

1 前言

在鋁加工的板帶箔生產行業，隨著制造業工藝水平提高，客戶對產品表面的要求越來越苛刻，表面質量已成為直接決定產品價格乃至各企業競爭的重要指標。

早期，產品的表面質量主要依靠過程控制，即保證加工過程中與產品直接接觸的各設備部件的完好來得到符合要求的表面質量。此外，為了及時發現缺陷，避免意外性因素造成損失規模擴大，同時防止不合格品流出工廠，造成客戶抱怨和賠償，都是采用人工目視檢測的方法來發現缺陷。

暗場檢測

但是，人工檢測已經無法滿足現代化生產的需要。表面缺陷檢測技術的開發和應用，使產品表面質量的檢測和控制水平得到了跨越式的提升。

目前，表面缺陷檢測技術已廣泛用于鋼鐵、有色金屬、造紙、塑料等行業。

2 基于視覺技術的表面缺陷檢測系統基本原理

表面缺陷檢測系統以線掃描CCD攝像機配合紅外光源獲取金屬表面圖像。以計算機分析所獲取的圖像，發現缺陷并對缺陷進行分類。這種方法以機器視覺檢測、圖像模式識別技術為基礎，硬件多采用標準化部件，以軟件為核心，調整和改進很方便，已成為主流的表面缺陷檢測技術。

明場檢測

3 系統硬件描述

一般來說，表面缺陷檢測系統的主要部件包括相機網絡、圖像處理器、光源、相機工控機、主機等。

（1）相機網絡

相機是表面缺陷檢測設備的核心部件，用于獲取產品表面圖像。

安裝在生產線上的照相機向內置于主機柜內的工業計算機處理器傳送數字數據。在那里，先進的圖像處理和分類運算法把數據加工成可靠的檢驗結果。

（2）圖像處理器

表面缺陷檢測系統的高性能關鍵在于圖像處理器。每個照相機接一個圖像處理器，多個圖像處理器能歸到一個計算機處理。

（3）光源

曝光控制系統可自動地根據不同材料的反光特性調節光強度，以保證持續的灰度值（相機信號）等級，使所有的缺陷都由于與金屬帶間有最大的對比度而更容易地被檢測出。

（4）相機工控機、主機

4 系統軟件描述

智能自我學習型高級分類軟件模塊可以完成對缺陷類型的自動分類，智能自我學習型先進分類軟件首先要通過檢測期間收集的缺陷樣品來培訓。圖像的樣品組合被分析，缺陷的特性或重要的特征自動地被分類。在分類學習的時候，系統只提取需要的缺陷特征來分類。算法則被應用于相同的缺陷類型的一組圖像，然后使用者為缺陷命一個名字。一旦一組圖像被命名，未來和過去符合此類特征的缺陷都將會自動歸為此類。

該表面缺陷檢測設備具有強大的品質管理功能，包括圖象處理、條紋分析、紋理分析、閾值、合適的、多重高限/低限、聚集/合并預分類、重復缺點來源分析、子卷報告、靈活的分切設置、數據顯示。

三維視圖

離線瀏覽器

5 表面缺陷檢測技術在鋁箔生產中的應用

在鋁箔的生產過程中，因各種原因會導致表面出現起皮、孔洞、擦劃傷、黑道等表面缺陷。

起皮

有上述表面缺陷的鋁箔會對客戶的使用產生影響，一方面造成客戶投訴或索賠，給企業帶來很大的經濟損失；另一方面損害了企業產品的整體質量形象，影響企業的長遠發展。

擦劃傷

孔洞

黑道

無表面缺陷的鋁箔

我公司安裝在鋁箔生產線上的德國制造表面缺陷檢測設備可以實現在線檢測、缺陷位置自動標識、缺陷的真實圖像記錄和詳細的缺陷信息記錄。該設備投入使用以來，有效控制了缺陷產品流出工廠，同時，在生產的統計分析及品質的控制方面起到了良好的作用。利用缺陷檢測儀的統計分析功能，我們找到了幾種長期以來困擾生產的表面缺陷產生的規律，找到了產生原因，采取相應措施基本杜絕了這些表面缺陷的產生。

目前，我國已經成為世界制造大國，開拓海外市場是我們追求發展的必然選擇。國外的鋁加工產品用戶已經將生產線是否具有在線連續檢測設備作為供應商評價的內容之一，因此可以預期，表面缺陷檢測設備在鋁加工行業的應用前景將非常廣闊。

6 結語

表面缺陷監測系統不僅具有在線缺陷檢測功能，為現場操作者提供了靈敏、可靠的眼睛，達到對產品表面質量全面控制與管理，而且以其強大的軟件功能滲透到管理的各個層面，包括生產中的質量管理、工藝管理，還關系到生產計劃，物流管理，貿易，設備維護等一系列環節，使之形成一個完整嚴密的網絡。可以說，表面檢測系統是質量管理的不可或缺的重要工具，未來的應用將會更加廣泛。