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    1.2  冷轧带钢表面缺陷检测技术的发展与应用     冷轧带钢表面缺陷检测技术的发展，按时间划分，其发展过程可分为三个发展阶段[1]。第一阶段，人工检测阶段，主要采用人工检测的方法。但是随着在线速度的不断加快，人工检测己逐渐不能适应发展的需要。实践证明，人工检测在线速度大于 100 米/分时，就无法可靠地捕获缺陷信息，从而会产生大量的漏检和误检；同时，由于人眼固有的感光性能、色觉反应，对于大多数处于灰度色觉的带钢而言，其分辨能力是很低的；并且人工检测需要在高温、粉尘、噪音、振动的恶劣环境下进行，检测者极易疲劳，对人体和心理都会造成极大的伤害；况且采用人工检测的方法，人的主观性较强，评价标准各异。因此，人工检测逐渐失去了作为生产线检测的作用和意义，迫切需要能自动检测的设备。第二阶段，新兴技术阶段，这一阶段采用各种高新技术，逐渐使检测更加 3的自动化。这一阶段，现代工业技术飞速发展，各种技术大量涌现，涡流检测技术、红外检测技术、漏磁检测技术、超声波检测技术、射线检测技术、声发射检测技术、全息摄影检测技术，这些新兴的技术给带钢表面缺陷检测注入了新的活力，也使缺陷检测的自动化程度迅速提高。第三阶段，信息化发展阶段。计算机的飞速发展，机器视觉技术、人工智能、神经网络理论的深化及实用化、信息化概念也己深入人心，人们对检测要求日益提高，使用信息处理技术进行模式识别也日趋成熟。由于缺陷检测的复杂性，采用神经网络对于缺陷的检测应用前景非常广阔。 现在国内带钢表面缺陷检测技术的研究还刚刚处于起步阶段，很多钢厂，包括国内很多大型钢铁企业在内，仍然采用传统的人工检测的方法，这不仅严重影响产品的生产效率，而且对质检人员的身心都会造成极大的伤害。 目前国际上常用的缺陷检测方法[2]有：l、涡流检测的方法；2、红外检测的方法；3、漏磁检测的方法；4、机器视觉检测的方法。目前采用涡流、红外和漏磁等检测技术实现的检测系统只适用于某些要求不高的应用场合，其检测原理的局限性导致可检出的缺陷种类和缺陷定量描述参数极为有限，无法综合评估产品的表面质量状况。随着激光技术、CCD 技术和计算机技术的飞速发展，机器视觉技术应运而生，并迅速在工业无损检测领域推广普及，有效拓展了无损检测技术的应用范围，以其测量精度高，抗干扰能力强，在工业领域得到广泛的应用。采用机器视觉技术的有代表性的是激光扫描技术和 CCD 技术，这两种各有优缺点[3]。与其它无损检测技术相比，激光扫描检测可以显著提高缺陷检测灵敏度、检测的实时性和数字信号处理结构的通用性，然而随着应用研究的逐步深入，国内外学者逐步认识到激光扫描检测技术的局限性是对于微小的或低对比度的缺陷和某些“良性”缺陷(如油污等)的分辨能力不足，其专用的光学系统结构复杂，可维护性和可升级能力较差，使用、维护的费用较高。采用 CCD检测，由于 CCD 和图像处理技术己逐步成熟，CCD 检测用电子扫描代替激光检测的机械扫描，系统构成较简单，并可随监测环境作较大的改造，成本低廉。并且，CCD 检测方法能够很好同神经网络结合，符合日益发展的采用信息处理技术识别缺陷的趋势。 从现有技术水平看，机器视觉检测技术存在的主要问题是：(1)对众多缺陷的产生机理和外在显现形式的综合知识明显不足，优化的结构光学照明方法和检测光路配置尚需深入研究，且检测分辨力和灵敏度仍有待进一步提高；(2)检测系统的信噪比较低，针对微小的、低对比度的缺陷缺少相应的微弱信号检测方法；(3)缺乏通用的高速、海量数字信号处理硬件平台和图像处理及模式识别专用算法，这是机器视觉检测技术应用研究的技术关键，也是当前研究中最富挑战性的问题。然而，基于线阵 CCD 器件的机器视觉技术仍得到国内外学者密切的关注。科学技术的高速发展为机器视觉检测技术的进步提供了理论准备和技术支持。复杂的带钢表面机器视觉检测技术对高精度图像传感器件源]自{751^*论\文}网·www.751com.cn/ 、高速数据采集与显示、大容量的存储以及复杂计算等的要求，在计算机和 VLSI 技术的高速发展中将得到解决。
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