基于機器視覺的鋼管高速表檢方法與系統(tǒng)*

蔡翔 康宜華，2 程陽陽

(1.華中科技大學機械科學與工程學院 2.華工制造裝備數(shù)字化國家工程中心有限公司)

0 引 言

鋼管作為重要的管道運輸材料，在石油和天然氣等運輸?shù)膹碗s工況下有廣泛的應用，為了保障鋼管正常安全工作，必須對鋼管進行100%的全面檢測[1]，且鋼管表面質量作為一個重要的評價因素，對其進行專一的表面檢測至關重要。機器視覺檢測方法具有安裝方便、可實現(xiàn)快速非接觸檢測以及適應性強等優(yōu)點[2-3]。將機器視覺用于鋼管表面質量檢測可以實現(xiàn)鋼管表面缺陷的自動化、連續(xù)化在線檢測；另外利用鋼管表面缺陷在線檢測技術代替了人工視覺檢測，極大地降低了工作人員的勞動強度，同時避免了因為人工檢測導致的漏檢和誤判，從而提高了檢測效率和準確度。

表面缺陷檢測是視覺檢測技術的重要應用領域，國外在這一領域的研究要領先國內，它們生產(chǎn)的設備檢測精度高、應用范圍廣。例如德國的百視泰公司于1997年為韓國浦項制鐵公司研制的冷軋帶鋼表面缺陷檢測系統(tǒng)，首次將基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的技術用于帶鋼表面缺陷檢測[4]。美國的康耐視公司研發(fā)的SmartView系統(tǒng)采用了先進的照明系統(tǒng)和圖像處理算法，主要應用在金屬表面缺陷檢測上[5]。我國機器視覺技術研究起步較晚，在金屬表面檢測方面，CHEN Y.J.和王宇等[6-7]研發(fā)了基于機器視覺的金屬零件表面缺陷檢測系統(tǒng)。2018年，胡亮和張洪濤等[8-9]采用線掃CCD和FPGA嵌入式處理系統(tǒng)，設計了一套鋼板表面缺陷在線智能無損檢測系統(tǒng)。2020年，周神特等[10]開發(fā)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡和向量機分類的金屬板材表面缺陷檢測系統(tǒng)。同年，王宏安和趙翰學等[11-12]基于深度學習的方法進行了金屬表面缺陷的檢測系統(tǒng)研究。

針對圓柱形鋼管，目前已有的視覺表面缺陷檢測系統(tǒng)較少，且主要集中在一些高校和科研機構。國外，美國OG公司在影像式圓鋼表面缺陷在線檢測技術方面研究處于領先地位，2008年，該公司發(fā)布了一項檢測圓鋼表面缺陷方面的專利，其中開發(fā)的系統(tǒng)能適應不同直徑的棒材表面缺陷檢測，檢測過程中設備不移動，能夠連續(xù)作業(yè)，但該系統(tǒng)的缺陷是系統(tǒng)對線光源安裝精度要求較高[13]。2010年，韓國浦項工科大學的S.H.CHOI等[14]結合光照系統(tǒng)設計發(fā)布了一項圓鋼表面缺陷檢測系統(tǒng)專利，該系統(tǒng)對于直徑大于14 mm的棒材均能實現(xiàn)圖像在線檢測，該系統(tǒng)的缺陷是結構復雜，需要很大程度的調整才能滿足不同規(guī)格的圓鋼圖像在線檢測。國內，ZHANG J.C.和LI W.B.等[15-16]設計了紅鋼棒材表面缺陷檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)由4個線陣CCD相機和4個激光線光源組成，并通過增加補償濾鏡的設計方法規(guī)避棒材表面溫度以及環(huán)境對圖像質量造成的影響。2019年，華中科技大學的嚴旭果等[17]針對直線運行的圓鋼研發(fā)了一套圓鋼表面圖像采集系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用4臺或6臺線陣相機圍繞圓鋼環(huán)形布置采集圖像，能實現(xiàn)圖像清晰采集，但是該系統(tǒng)只適合小直徑范圍(?5～?32 mm)的圓鋼，且對于多規(guī)格圓鋼的圖像采集時，調整機構復雜。

基于上述學者的研究基礎，本文針對鋼管螺旋運行工況，研究了不同外徑鋼管的表面機器視覺檢測方法與系統(tǒng)。

1 基于鋼管螺旋運動的表檢系統(tǒng)

1.1 設計要求

為了實現(xiàn)不同外徑鋼管的有效檢測，鋼管表面視覺檢測需要解決以下技術難點：

(1)需要克服現(xiàn)場復雜環(huán)境下的噪聲、灰塵、外界光照和反光等的影響，采集到清晰的鋼管表面圖像；

(2)需設計合適的打光方式，滿足鋼管表面的光照均勻性；

(3)需要滿足不同外徑鋼管圖像采集時相機的自動對焦；

(4)滿足鋼管高速生產(chǎn)要求，在線分析所采集的圖像和存儲疑似有缺陷的圖像，并顯示含有缺陷的圖像信息(圖像拍攝時間、圖像編號、鋼管編號以及缺陷所在的位置等)。

本文提出的鋼管表面缺陷檢測系統(tǒng)主要技術指標如下：鋼管的規(guī)格范圍?60～?180 mm；鋼管運行速度2.5 m/s，螺距500～800 mm，轉速300 r/min；橫縱向檢測分辨率1 mm×1 mm。

1.2 結構

視覺檢測系統(tǒng)主要包括照明部分、圖像采集部分、圖像分析和處理部分、數(shù)字I/O和網(wǎng)絡連接等4個部分，如圖1所示。

1—照明部分；2—圖像采集部分；3—圖像分析和處理部分；4—數(shù)字I/O和網(wǎng)絡連接部分。圖1 視覺檢測系統(tǒng)結構示意圖Fig.1 Structure of visual inspection system

1.3 工作原理

本系統(tǒng)根據(jù)檢測需求，選取了基恩士的16倍高功能黑白500萬像素工業(yè)相機，型號為CA-H500MX ，其分辨率為2 432×2 040，觸發(fā)時間為27.7 ms。

考慮到鋼管螺旋運行，為實現(xiàn)鋼管表面圖像的全覆蓋采集和檢測，鋼管旋轉1周，圖像數(shù)量4～8張為宜，其成像示意圖如圖2所示。以直徑180 mm的鋼管為例，當數(shù)量為4張時，每張圖像達到的視場寬度l=127 mm，景深Δh=26 mm；當數(shù)量為8張時，每張圖像達到的視場寬度l=69 mm，景深Δh=7 mm，由此選擇16 mm的定焦鏡頭，型號為CA-LH16。

圖2 鋼管旋轉1周采集4張和8張的圖像示意圖Fig.2 Schematic diagram of acquiring 4 and 8 images with steel pipe rotating a circle

針對鋼管表面形狀的特殊性以及其金屬材質的反光特性，加之相機采集圖像時的曝光時間短，本文采用漫散光照明的方式，光路如圖3所示。光源選擇為高亮度的白色線性光源，型號為SHCL-375-WZT。

圖3 光路示意圖Fig.3 Schematic diagram of light path

采用雙相機的檢測方式，將其布置在鋼管的正上方，一方面可以避免灰塵及鋼管表層脫落污染鏡頭，另一方面也便于控制相機自動對焦；同時選用燈箱照明的方式給鋼管打光，不僅可以避免外界光源的影響，也有利于圓柱曲面光照均勻。為滿足所有規(guī)格鋼管的全覆蓋檢測，其整體圖像采集結構及原理如圖4所示。相較于直線運行的檢測系統(tǒng)，需要的相機數(shù)量少、節(jié)省了成本、便于調節(jié)，同時減少了打光區(qū)域和并行處理的數(shù)據(jù)量。采用單個相機掃查鋼管表面的斑馬區(qū)域，如圖5所示。

圖4 圖像采集結構及原理示意圖Fig.4 Schematic diagram of image acquisition structure and principle

圖5 單個相機掃查示意圖Fig.5 Schematic diagram of single camera scanning

針對不同規(guī)格的鋼管，為獲得最佳的成像效果，需要針對不同直徑的鋼管進行相機的自動對焦功能設計。調整相機的高度，保證安裝在框架上的相機與被測鋼管表面的距離為設定值H，其中Δh1和Δh2分別表示相機相對小管徑和大管徑鋼管調節(jié)的高度，如圖6所示。?60、?114和?180 mm鋼管采集到的圖像效果如圖7所示。

圖6 相機自動對焦示意圖Fig.6 Schematic diagram of camera auto-focusing

圖7 成像效果圖Fig.7 Diagram of imaging results

2 鋼管光學表檢圖像處理方法

2.1 鋼管圖像預處理

在實際的圖像采集和檢測工況下，鋼管表面漫反射的光會受到環(huán)境塵埃以及自然光的影響，導致進入相機內部的光路發(fā)生變化，給采集的圖像引入噪聲，進而影響圖像質量。

圖像中的噪聲主要集中在中高頻成分，而圖像中的邊緣、細節(jié)以及缺陷集中在高頻成分。為了去除圖像中噪聲，同時增強圖像中高頻成分中的目標，設計了矩形濾波模型的頻域濾波器，并采用改進的同態(tài)濾波去噪處理方法。

鋼管表面缺陷采集圖像的寬度和高度不同，圖像在水平方向和豎直方向占據(jù)的能量范圍不一樣，而常規(guī)的濾波器模型都為圓形，在水平方向和豎直方向的截止頻率一樣，會去掉大部分圖像信息。為了保留圖像大部分能量，截取掉圖像兩個方向上同樣比例的頻率范圍，設計了矩形濾波模型的高通濾波器。

其中圓形模型由下面函數(shù)確定：

(1)

式中：D0為常數(shù)，D(u，v)為頻率域點(u，v)到頻率中心的距離。

即有：

D(u，v)=[(u-P/2)2+(v-Q/2)2]1/2

(2)

式中：P和Q分別為圖像的寬度和高度，且矩形模型如式(3)所示。

(3)

式中：c為常數(shù)，D1(u，v)為頻率域點(u，v)到頻率矩形中心在水平方向的距離，D2(u，v)為頻率域點(u，v)到頻率矩形中心在垂直方向的距離。

即有：

D1(u，v)=|u-P/2|

(4)

D2(u，v)=|v-Q/2|

(5)

由此可知，圓形濾波模型和矩形濾波模型的高斯高通濾波器的函數(shù)分別如式(6)和式(7)所示，對應的圖形如圖8所示。其中的pixel表示像素。

圖8 頻域濾波器模型Fig.8 Frequency domain filter model

(6)

(7)

圖8a～圖8d中紅色部分代表圖像中保留下來的能量，即高頻成分。通過對比圓形濾波模型和矩形濾波模型的頻域圖像，可知矩形濾波模型保留了更多的圖像信息，更有利于突出圖像中的缺陷信息。

改進后的同態(tài)濾波模型中的濾波器函數(shù)為：

H(u，v)=(γH-γL)G(u，v)+γL

(8)

其中的γL<1且γH>1。

通過輸入圖像f(x，y)，經(jīng)過對數(shù)變換，得到圖像的高頻成分I(x，y)和低頻成分R(x，y)兩個加性分量，即有：

f(x，y)=I(x，y)R(x，y)

(9)

z(x，y)=lnf(x，y)=lnI(x，y)+lnR(x，y)

(10)

再進行傅里葉變換，得到對應的頻域表示：

Z(u，v)=Γ[z(x，y)]=fI(u，v)+fR(u，v)

(11)

根據(jù)設計的矩形模型的高斯高通濾波器進行頻域濾波，得到式(12)。

S(u，v)=H(u，v)Z(u，v)=

(12)

然后進行傅里葉反變換，得到空域對數(shù)圖像，如式(13)所示。

I′(x，y)+R′(x，y)

(13)

最后對空域對數(shù)圖像進行取指運算，得到空域濾波結果g(x，y)，如式(14)所示。

g(x，y)=es(x，y)=eI′(x，y)eR′(x，y)=

I0(x，y)+R0(x，y)

(14)

經(jīng)過改進后的同態(tài)濾波預處理，得到的效果圖如圖9所示。從圖9可以看出，圖像的質量得到了改善，矩形濾波模型的同態(tài)濾波消除了大部分噪聲，同時突出了缺陷的輪廓，有利于后續(xù)的圖像缺陷信號檢測。

圖9 圖像預處理效果圖Fig.9 Diagram of image preprocessing results

2.2 缺陷判斷方法

自動化生產(chǎn)過程中的鋼管表面缺陷是一種異常，符合大樣本和大數(shù)據(jù)下的統(tǒng)計規(guī)律。鋼管表面常見的缺陷有裂紋、劃痕、孔洞和折疊等。采集鋼管表面圖像時，缺陷會改變光的運行方向和光的吸收等，引起該區(qū)域表面的灰度和紋理特性發(fā)生突變，選取去噪預處理后的缺陷圖像，并繪制選取行的灰度曲線，如圖10所示。鋼管表面缺陷類型如圖11所示。

圖10 圖像選取行的灰度曲線Fig.10 Gray curve of image selection line

圖11 鋼管表面缺陷類型Fig.11 Types of steel pipe surface defects

從圖10中可以看出，當無缺陷影響時，圖像的灰度值為波動平緩的曲線，而存在缺陷時，灰度值突變顯著，存在“波峰”或“波谷”的特征?；诖颂卣鳎瑸榱吮阌跈z出鋼管圖像缺陷，采用像素濃度差(即圖像灰度值差)的判別方法來檢測圖像中的缺陷。

考慮到單個像素處理耗時過長，且不滿足高速檢測的要求，同時為了進一步減小噪聲的影響，選取多個像素作為像素組計算其平均濃度，并設定圖像的分割單元。通過計算分割單元中的濃度差，與設定的判斷閾值進行比較，當濃度差高于設定閾值時，則代表該檢測區(qū)域存在缺陷。

為了進一步體現(xiàn)所提方法的優(yōu)勢，本文選取了帶有兩處缺陷的鋼管圖像進行對比試驗，對比了目前常用的Canny邊緣檢測和Sobel算子檢測結合閾值分割后的識別結果，如圖12所示。

從圖12可以看出:Canny邊緣檢測主要識別缺陷的邊緣曲線，但識別結果不連續(xù)，且視覺效果不顯著；Sobel算子的檢測結果中存在很明顯的噪點，且不易剔除，影響檢測結果；而本文提出的方法能準確地識別缺陷區(qū)域，視覺效果顯著，更適合現(xiàn)場工況的檢測。

圖12 鋼管表面缺陷識別對比圖Fig.12 Comparison diagram of steel pipe surface defect inspections

3 系統(tǒng)應用案例

鋼管表面檢測系統(tǒng)在國內某大型鋼管企業(yè)的熱軋鋼管生產(chǎn)線上得到了成功應用，實現(xiàn)了高速生產(chǎn)過程中多種規(guī)格鋼管表面缺陷的檢測和質量監(jiān)控，檢測系統(tǒng)現(xiàn)場應用圖片如圖13所示。系統(tǒng)在現(xiàn)場檢測速度為2.5 m/s，可直觀獲取全管體圖像，能夠有效檢出標準人工刻槽缺陷、大面積缺失、擦傷以及孔洞等缺陷。

圖13 視覺檢測系統(tǒng)現(xiàn)場應用圖片F(xiàn)ig.13 Visual inspection system site

4 結 論

(1)基于鋼管螺旋前進的光學成像系統(tǒng)可以實現(xiàn)全覆蓋采集和圖像存儲。

(2)所設計的漫散光照明的燈箱照明系統(tǒng)能使圓柱曲面光照相對均勻。

(3)所設計的矩形濾波模型的高斯高通濾波器，保留了圖像中更多的缺陷特征信息。

(4)采用改進的同態(tài)濾波去噪預處理方法結合像素濃度差的判別方法，可以高速而有效地檢出鋼管表面缺陷。