【摘 要】
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钢铁产业是我国的支柱产业之一,在我国制造业中扮演着举足轻重的作用。冷轧钢板是钢铁产业中的主要输出产品之一,是各种设备制造的基础材料,其表面质量直接影响产品品质。随着我国产业结构调整与智能制造2025的逐步推进,面对生产线上快速移动的冷轧板带,工厂迫切需要一种能够实时检测钢板表面缺陷的监测系统。本文由冷轧钢板生产的实际需求出发,选用可以无接触获得钢板表面数据的机器视觉技术路线。由于缺陷的种类繁多且视
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钢铁产业是我国的支柱产业之一,在我国制造业中扮演着举足轻重的作用。冷轧钢板是钢铁产业中的主要输出产品之一,是各种设备制造的基础材料,其表面质量直接影响产品品质。随着我国产业结构调整与智能制造2025的逐步推进,面对生产线上快速移动的冷轧板带,工厂迫切需要一种能够实时检测钢板表面缺陷的监测系统。本文由冷轧钢板生产的实际需求出发,选用可以无接触获得钢板表面数据的机器视觉技术路线。由于缺陷的种类繁多且视觉特征不统一,为保证检测系统的泛化能力,选用具有强鲁棒性的卷积神经网络作为检测算法。本文在对比了目前工业界常见的检测算法后,为保证检测过程不影响生产效率,提出了一种双模型融合决策的快速检测网络。该网络调整了检测的模式与策略,在检测算法前插入一个二分类网络进行输入过滤,并对分类算法的训练与推理模型进行解耦,在保证检测精度不变的情况下极大提高了检测的速度。在检测算法中调整特征融合的策略与目标损失函数,对板带表面小缺陷检测困难与正负样本不平衡现象做出了改善。通过引入可变形卷积,实现在特征提取中自动根据缺陷形状调整卷积核形状,改善了实际生产中因缺陷形状差异较大导致的缺陷特征混淆问题,提高了检测的准确度。本文根据实际需求对相机、镜头、光源、工控机等硬件设备进行选型与调试,在生产环境中开发检测系统的界面与后台,并将改进后的检测模型利用目前推理速度最快的格式进行转化,将其部署在高性能生产环境Tensor RT中。最终检测系统可以在0.1mm的高像素精度情况下,对宽度1005mm的冷轧板带实现最高速度5.5m/s的实时检测,检测的准确率可以达到95.25%,在不影响钢板生产效率的前提下实现了对冷轧板带表面质量的有效监测。
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