一種多信息融合的高溫鑄坯表面缺陷在線檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種高溫鑄坯表面缺陷的在線檢測方法，采用單臺彩色攝像機和紅、綠、藍三臺條形光源獲取高溫鑄坯表面灰度、深度和溫度。攝像機為彩色三CCD的線陣攝像機，具有R、G、B三行像元，分別對紅、綠、藍三種波長的光線敏感。紅、綠、藍三臺光源發(fā)射的光照射到高溫鑄坯表面的同一區(qū)域，攝像機采集該區(qū)域的反射光。從攝像機采集到的彩色圖像可分離出R(紅)、G(綠)、B(藍)三個通道圖像，分別對應(yīng)紅、綠、藍三種光源的反射光圖像。從R通道圖像提取灰度信息，從G通道、B通道圖像提取深度信息，從R通道、G通道圖像提取溫度信息。通過深度、溫度信息的像素級融合檢測缺陷區(qū)域，通過灰度、深度信息的特征級融合對缺陷進行分類識別。
【專利說明】一種多信息融合的高溫鑄坯表面缺陷在線檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種高溫鑄坯表面缺陷的在線檢測方法，通過紅色、綠色、藍色三臺條形光源和單臺彩色三CCD線陣攝像機的組合，獲取高溫鑄坯表面灰度、深度和溫度信息，通過深度信息和溫度信息的像素級融合檢測高溫鑄坯表面缺陷所在的區(qū)域，通過灰度信息和深度信息的特征級融合對高溫鑄坯表面缺陷進行分類識別。
【背景技術(shù)】
[0002]連鑄坯的質(zhì)量直接影響后續(xù)鋼材產(chǎn)品的質(zhì)量，板帶材表面缺陷很大部分是連鑄坯表面缺陷的后續(xù)表現(xiàn)，嚴格監(jiān)控連鑄坯表面缺陷具有非常重要的意義。目前，鑄坯表面質(zhì)量主要依靠人工離線進行檢測，不僅勞動強度大、生產(chǎn)效率低，而且無法對缺陷進行及時反饋。由于鑄坯表面溫度高達1000°c以上，在這種溫度下檢測，要求既不能采用耦合劑，也不能采用接觸檢測方式。即使采用非接觸檢測方式，鑄坯表面與傳感器之間距離也不能太近，否則，傳感器會在高溫金屬長時間烘烤下改變其特性。因此，傳統(tǒng)的超聲、潤流、電磁等無損檢測方法無法實現(xiàn)高溫鑄坯的在線檢測。基于CXD攝像的機器視覺檢測技術(shù)具有遠距離、響應(yīng)快等優(yōu)點，將機器視覺檢測技術(shù)應(yīng)用于高溫鑄坯表面缺陷在線檢測，可以發(fā)揮遠距離的優(yōu)點，因而受高溫金屬影響較小，具有較高的抗干擾能力。但是，現(xiàn)有的機器視覺表面檢測技術(shù)通常采用黑白CCD攝像機采集物體的表面圖像，通過圖像灰度值的變化以及提取的灰度信息來檢測和識別缺陷。由于連鑄生產(chǎn)中鑄坯在高溫下被氧化，表面生成大面積的氧化鐵皮，并且由于連鑄工藝的要求，鑄坯表面覆蓋著大量的保護渣。因此，攝像機采集到的高溫鑄坯表面圖像中包含著大量氧化鐵皮和保護渣等干擾物，這些干擾物與表面缺陷在灰度上非常接近，如果僅僅通過灰度信息進行缺陷檢測與識別，會造成大量的“誤報”。
[0003]鑄坯表面的裂紋、凹陷等缺陷都會造成鑄坯表面深度的變化，而氧化鐵皮、保護渣等干擾物與裂紋、凹陷等缺陷在深度變化上存在著不同，如果能提取鑄坯表面的深度信息，根據(jù)深度信息判別缺陷，會增加缺陷檢測的準確率，減少“誤報”現(xiàn)象。此外，高溫鑄坯表面的熱輻射現(xiàn)象非常突出，鑄坯自身的熱輻射與其表面覆蓋的氧化鐵皮和保護渣的熱輻射能量是不同的，因此，通過高溫鑄坯表面的熱輻射形成的溫度場信息，能為鑄坯表面缺陷的準確檢測與識別提供可靠的依據(jù)。因此，如果能夠獲取表面灰度、深度、溫度等信息，通過這些信息的融合檢測與識別高溫鑄坯表面缺陷，可以提高缺陷檢測與識別的準確率。
[0004]傳統(tǒng)的信息融合往往指多傳感器的信息融合，如果通過多臺攝像機分別獲取灰度、深度和溫度信息，不僅增加攝像機的數(shù)量，而且還需要對不同攝像機采集到的圖像進行配準，增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性。本發(fā)明通過單臺彩色攝像機與多臺不同顏色光源的組合，實現(xiàn)了單臺攝像機同時獲取高溫鑄坯表面的灰度、深度與溫度圖像，不僅減少了攝像機的數(shù)量，而且灰度、深度與溫度圖像對應(yīng)的是高溫鑄坯表面的同一區(qū)域，無需進行圖像的配準，降低了信息融合的難度。

【發(fā)明內(nèi)容】
[0005]本發(fā)明采用紅色、綠色、藍色三臺條形光源和彩色線陣CXD攝像機，獲取高溫鑄坯表面灰度、深度、溫度等信息，通過灰度、深度、溫度等信息的融合檢測與識別高溫鑄坯表面缺陷，從而提高缺陷檢測與識別的準確率。
[0006]本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的:
[0007]—種多信息融合的高溫鑄坯表面缺陷在線檢測方法，采用單臺彩色攝像機和紅色、綠色、藍色三臺條形光源的組合獲取高溫鑄坯表面灰度信息、深度信息和溫度信息，所述的攝像機采用彩色三CXD的線陣攝像機，具有R、G、B三行像元，分別對紅、綠、藍三種波長的光線敏感，所述的紅色光源的發(fā)光波長為700nm，綠色光源的發(fā)光波長為546.lnm，藍色光源的發(fā)光波長為435.8nm，所述的攝像機放置在垂直于高溫鑄坯表面的方向上，所述的藍色光源與綠色光源的發(fā)光強度相等，分別安裝在攝像機位于高溫鑄坯運行方向的兩側(cè)，其入射角相等，為30°，其距離高溫鑄坯表面的高度也相等，所述的紅色光源的入射角約為10°，紅色、綠色、藍色三臺光源發(fā)射的光照射到高溫鑄坯表面的同一區(qū)域，攝像機采集該區(qū)域的反射光。從攝像機采集到的彩色圖像可分離出R、G、B三個通道圖像，分別對應(yīng)紅色、綠色、藍色三種光源的反射光圖像，通過攝像機采集到的R通道圖像可以提取鑄坯表面的灰度信息，通過攝像機采集到的G、B通道圖像可以提取鑄坯表面的深度信息，通過攝像機采集到的R、B通道圖像可以提取鑄坯表面的溫度信息，通過深度信息與溫度信息的像素級融合，把在深度上“凹于表面”，溫度比背景高或基本相等的區(qū)域檢測出來，作為缺陷區(qū)域；通過深度信息與灰度信息的特征級融合進行缺陷的分類識別，從攝像機采集到的R通道圖像中提取缺陷的灰度特征，從深度信息中提取缺陷的深度特征，灰度特征與深度特征分別進行特征維數(shù)約減，將降維后的灰度特征和深度特征進行特征級融合，將融合后的特征量作為分類器的輸入進行缺陷分類，從而實現(xiàn)缺陷的識別。
[0008]本發(fā)明的另一個技術(shù)方案是上述的的深度信息，其計算公式如下:
【權(quán)利要求】
1.一種多信息融合的高溫鑄坯表面缺陷在線檢測方法，其特征在于:采用單臺彩色攝像機和紅色、綠色、藍色三臺條形光源的組合獲取高溫鑄坯表面灰度信息、深度信息和溫度信息，所述的攝像機采用彩色三CXD的線陣攝像機，具有R、G、B三行像元，分別對紅、綠、藍三種波長的光線敏感，所述的紅色光源的發(fā)光波長為700nm，綠色光源的發(fā)光波長為546.1nm,藍色光源的發(fā)光波長為435.8nm,所述的攝像機放置在垂直于高溫鑄還表面的方向上，所述的藍色光源與綠色光源的發(fā)光強度相等，分別安裝在攝像機位于高溫鑄坯運行方向的兩側(cè)，其入射角相等，為30°，其距離高溫鑄坯表面的高度也相等，所述的紅色光源的入射角約為10°，紅色、綠色、藍色三臺光源發(fā)射的光照射到高溫鑄坯表面的同一區(qū)域，攝像機采集該區(qū)域的反射光，從攝像機采集到的彩色圖像可分離出R、G、B三個通道圖像，分別對應(yīng)紅色、綠色、藍色三種光源的反射光圖像，通過攝像機采集到的R通道圖像可以提取鑄坯表面的灰度信息，通過攝像機采集到的G、B通道圖像可以提取鑄坯表面的深度信息，通過攝像機采集到的R、B通道圖像可以提取鑄坯表面的溫度信息，通過深度信息與溫度信息的像素級融合，把在深度上“凹于表面”，溫度比背景高或基本相等的區(qū)域檢測出來，作為缺陷區(qū)域；通過深度信息與灰度信息的特征級融合進行缺陷的分類識別，從攝像機采集到的R通道圖像中提取缺陷的灰度特征，從深度信息中提取缺陷的深度特征，灰度特征與深度特征分別進行特征維數(shù)約減，將降維后的灰度特征和深度特征進行特征級融合，將融合后的特征量作為分類器的輸入進行缺陷分類，從而實現(xiàn)缺陷的識別。
2.如權(quán)利要求1所述的一種多信息融合的高溫鑄坯表面缺陷在線檢測方法，其特征在于:所述的的深度信息，其計算公式如下:
3.如權(quán)利要求1所述的的一種多信息融合的高溫鑄坯表面缺陷在線檢測方法，其特征在于:所述的溫度信息，其計算公式如下:
【文檔編號】G01N21/88GK103913465SQ201410137362
【公開日】2014年7月9日 申請日期:2014年4月4日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月4日
【發(fā)明者】徐科, 周鵬, 徐金梧 申請人:北京科技大學(xué)