基于机器视觉的热态重轨表面缺陷在线检测系统

"热态重轨表面缺陷在线检测方法及关键技术" 本文主要探讨的是热态重轨表面缺陷的在线检测技术，作者陈涛针对热态重轨在轧制过程中表面缺陷检测的难题，开发了一种基于机器视觉的实时检测系统。这个系统的核心在于利用光学选型来适应重轨的辐射特性和光照条件，通过采用多个线阵CCD相机进行并行多角度图像采集，从而获取热态重轨全表面的清晰图像。 在图像预处理阶段，采用了自适应的方法对原始图像进行处理，以满足后续缺陷检测的需求。由于重轨表面缺陷可能导致图像结构连续性变化，传统的图像分割算法可能无法有效提取缺陷。为此，陈涛提出了创新的图像像素线线间相关度互检验算法，该算法结合像素去差异化和方差统计运算，能更准确地提取出完整的缺陷信息，相比传统的边缘识别算法具有显著优势。 实际应用中，该检测系统在某集团轨梁厂得到了验证，显示出了良好的检测效果。关键词涵盖了热态重轨、表面缺陷、机器视觉、在线检测以及像素线线间相关度，表明了这项技术在实际工业生产中的重要应用价值。这一研究对于提高重轨制造的质量控制，减少因表面缺陷导致的安全隐患，具有重要的理论与实践意义。 中图分类号TH741.3将该研究归类于冶金设备技术领域，进一步强调了其在工程技术中的具体位置。通过深入研究和优化，这种在线检测方法有望在更多类似的高温金属制品生产中得到推广应用，提升整个行业的质量标准和生产效率。