表面質量檢測技術在鍍鋅線上的應用

侯維國

摘 要：本文以馬鋼冷軋總廠3#鍍鋅線上的Parsytec表面質量檢測系統為研究對象，著重分析該系統的系統結構和工作原理，對該系統在實際應用中出現的常見問題進行了分析和總結。通過實際應用論證，自動表面質量檢測系統能夠達到較理想的缺陷檢測效果，對帶鋼質量的提升意義重大。

關鍵詞：熱浸鍍鋅；表面缺陷；表面質量檢測

0 引言

馬鋼冷軋總廠3#鍍鋅線于2007年建成投產，其產品主要有家電面板、汽車面板等高端產品，該生產線初期安裝一套表面檢測儀系統，由于不能滿足表面質量檢測需求，加之汽車廠家對產品表面質量的要求日益嚴苛，市場形勢嚴峻，2014年總廠再次引進Parsytec表面質量檢測系統。該系統于2015年投入使用，經過近一年的生產跟蹤和調試優化，已成為馬鋼冷軋總廠產品質量控制鏈中的重要環節。隨著它在鍍鋅線上的成功應用，大大提高了產品質量檢測判定以及跟蹤的快速有效和準確性。

1 系統結構

Parsytec表面缺陷檢測系統是一種模塊化的表面缺陷檢測解決方案，具有低對比度和大幅寬的特點，可滿足高速生產線的要求。

該系統由四個部分組成，分別是上下表面傳感器系統、服務器柜、檢測服務器及檢測終端。

1.1傳感器系統

包括上下表面相機和配套照明，用以掃描板帶表面。為了適應汽車外板表面質量檢測的需要，系統采用了面掃描與線掃描相結合的雙傳感器模式，照明方式為明場照明的配置方案。每個表面配置的攝像頭分為面掃描12個CCD矩陣相機和線掃描5個CCD相機。相機為12bit，170%敏感度，能保證4dB下的檢測性能。所有相機連接到服務器柜內的數據采集單元，與線掃描相機相配套的是LED直射可見光源，面掃描相機則配置LED散射不可見光源。

1.2服務器柜

服務器柜內包括同步單元、網絡交換機、相機電腦、電源分配以及圖像數據界面等。同步盒從編碼器獲取速度信號后，為相機和照明提供和分配觸發信號。網絡交換機是由千兆以太網絡通道連接相機電腦和檢測服務器。相機電腦接受來自現場的圖像信息數據并與檢測服務器進行通訊。

1.3檢測服務器

提供了相機電腦和檢測終端的加載軟件，作為保存整個檢測系統的所有歷史缺陷的數據庫。

1.4檢測終端

檢測終端是安裝在表面質量檢查室的實時顯示產品鋼卷質量的終端電腦，供質量檢測人員使用。

2檢測原理

傳感器系統對鍍鋅帶鋼的上下表面進行連續拍攝，拍攝到的實時圖像經由千兆網傳輸到相機電腦和數據服務器。相機電腦通過內部算法對圖像進行曝光、灰度處理、圖像分割等處理，確定可疑缺陷的ROI區域，判斷區域內是否存在缺陷，對于每個ROI區域，系統對其圖像的特征值進行分析和運算并做提取，提取的特征值結果與已經由用戶建成的專家樣本庫中的各缺陷類別特征庫進行比較，由智能分類器通過決策樹算法進行缺陷分類并輸出分類結果，在分類結果輸出后，可由用戶對結果施加基于現場經驗的后處理規則對分類結果進行再次優化。

3分類器工作

分類就是把檢測到的各種缺陷按照相關形貌特征、形成機理和工序特征進行針對性的缺陷類別劃分。在Parsytec Expresso檢測系統中，分類工作通過智能分類器來對缺陷進行分類并處理，智能分類器由自動分類器、可視分類器、在線后處理、離線后處理等幾個軟件模塊及樣本數據庫組成，采用鏈式結構執行相應的模塊功能。

自動分類器根據提取自缺陷的各項特征值進行自動比對，Expresso系統對缺陷定義了多達800種缺陷特征，自動分類器通過分類決策圖表進行分類運算，劃分出各類缺陷的特征空間，并輸出總體的分類結果。

視覺分類器在自動分類器的基礎上進行更加細致的分類處理，它基于有限的更加詳細的分類規則，作為自動分類器的一種補充，在自動分類器劃分的特征空間基礎上進一步進行特征空間的細致描述和定義，可在自動分類器的基礎上進一步對分類結果進行改善。

4Parsytec檢測系統的應用

4.1 光整花缺陷質量把控

檢測過程中，我們發現系統對于鍍鋅機組的光整花缺陷的檢測效果不理想，經常出現漏檢現象，為此，需要專門對該缺陷進行檢測優化處理。光整花屬于鍍鋅機組的典型缺陷，是由光整機產生，呈現樹枝狀、羽毛狀和半月形的缺陷，具有明顯傾斜與帶鋼軋制方向的缺陷特征?；谶@個特征，我們在OD1檢測中對光整花做初步檢測精度調整，并在OD2檢測中建立了針對斜向光整花的獨立檢測模塊。

通過優化，使得該缺陷的檢測率由原來的不足10%躍升至85%左右，也即在線產生的平整花缺陷絕大部分都可以被系統檢測到，大大降低了漏檢概率，在線質檢員通過表檢儀的檢測結果，直接對缺陷進行封閉、切除等處置手段，很大程度上避免了缺陷產品流向市場，降低了產品外部損失。通過人工對該缺陷樣本進行后續收集，建立樣本庫，在此基礎上逐步提高該類缺陷的分類準確率。

4.2 輥印缺陷的快速處置

對于連續性板帶生產線來說，輥印是不可避免的頑固缺陷，對板帶產品外觀質量造成的危害極大。以往以目測方法檢測輥印的手段比較落后，不適用于高速生產條件下的生產節奏，容易發生漏檢和錯判。

由于Parsytec表檢系統調試初期對于輥印的分類準確效果不理想，我廠質檢站專門組織了提高輥印缺陷分類率的QC課題活動，通過調查研究發現，輥印分類率低的原因有以下幾方面：

1）系統數據庫中沒有建立詳細的產線輥徑數據源；

2）輥印檢測靈敏度偏差范圍設置不當，導致輥印有漏分類現象；

3）同一個周期的輥印未能合并，導致輥印分類冗余；

4）輥印最小周期頻率未設定，導致輥印分類不夠精確；

5）圖像背景噪聲對缺陷檢測造成干擾。

針對以上幾個問題，我們對系統進行了各項調整：

1）根據產線設備工藝在表檢儀數據庫中定義各類輥徑周期，建立輥印周期性屬性的數據基準源；

2）重新定義周期性后處理規則，合理調整板面縱向與橫向上的輥印缺陷偏差范圍；

3）對于多個有周期性的單獨缺陷，進行合并成為一個主缺陷；

4）調整檢測精度，對于圖像背景產生的噪點設置最低灰度值，取消系統對低于該設定值的檢測，實現噪聲過濾。

多個手段的應用，使輥印的分類準確率從開始的60%提高到95%以上，完成了該QC課題的研究。通過對表檢儀的檢測優化，在線質檢員通過檢測畫面的檢測結果提示，點擊相應的輥印缺陷標簽，能夠很直觀地看到輥印在帶鋼表面的分布情況，并能夠直接讀取到輥印周期。

通過輥印周期的長度數據，在線操作工能夠快速有效地找到該輥印的發生位置，對相應的問題輥進行清潔或更換，避免了輥印危害的持續發生。

5總結

通過對鍍鋅表面檢測系統的持續優化和改進，逐步完善各類缺陷檢測功能，建立完善、準確的缺陷分類數據庫，同時通過在線質檢員的積極參與和應用，能夠同時為生產方和質量部門對所發生的各類缺陷提供積極有效的參考數據，為缺陷的及時處理，確定缺陷責任，采取后續處置措施均提供了極大的助力。

1）表面自動表面檢測儀的缺陷檢測效果優化是個長期的過程，隨著生產條件的改變，優化工作需要長期的循環跟進。

2）質量的提高必須遵循“人機合一”的原則，通過發揮人的主觀能動性，提高責任心，同時結合設備的檢測能力，提高缺陷的處置效率。

3）通過表面自動檢測儀的檢測結果，上下游工序間緊密配合，聯合分析和查找問題原因，對于提高制造水平及產品的質量意義重大。

參考文獻

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