钢带生产厂家深度学习的钢材表面缺陷检测

衡量国家钢铁工业发展水平的重要标志之一是钢板的生产技术。钢带生产厂家生产的带钢因其良好的力学性能和表面质量而被广泛应用于许多领域。在国家和社会进一步发展的过程中，钢材被用于各种基础设施建设，钢铁企业对钢材质量的控制和要求也越来越严格。在随后的几十年中，钢板轧制生产技术和产品质量得到了快速发展。钢带生产厂家通过改进设备和生产工艺，不断提高自动化控制水平，可以更好地控制钢板的尺寸特性、形状和力学性能。对钢板的表面质量要求越来越高，钢板的表面质量也越来越重要。据相关研究人员统计，近年来，客户对钢板质量的不满，多与表面缺陷有关。因此，如何对钢带生产厂家钢材的表面缺陷进行检测和控制，提高钢材的表面质量，成为冶金企业质量提升的主要任务。

由于钢材制造过程中受原材料、轧制技术等诸多技术因素的影响，表面会出现多种类型的缺陷。这些缺陷都会不同程度地影响钢的性能，如耐磨性和抗疲劳性。钢带生产厂家在生产过程中，表面缺陷不仅容易造成严重的生产事故，如输送带断裂、堆积等，还可能严重磨损托辊，给生产企业带来不可估量的社会和经济后果。因此，无论是钢材生产厂家还是钢材用户，都非常重视钢材表面质量的检测。国际上，钢材表面缺陷自动检测技术始于1970年代，经历了传统技术、激光扫描和机器视觉三个主要发展阶段。 20世纪末，美国、德国等发达国家在该领域的研究取得突破，使机器视觉检测方法具有实用性。但我国不少冶金企业仍采用人工目测等方法对钢材表面进行检测，效率和准确度不高。

常用的传统钢材表面检测方法是频闪法，即人工目测法。这种方法在钢板上使用高频、高强度的闪光灯，使工人能够看到正在运动的钢板。但是这种方法有一个很大的缺陷，就是频闪灯只照亮了钢板表面的一部分，所以没有捕捉到钢板的整个表面，很难避免漏掉的缺陷；长期高强度闪光会影响工人的身心健康，从长远来看存在安全隐患。近年来，随着CCD技术的飞速发展，线阵相机已被应用于表面检测领域。如果在生产线上部署线扫描相机，可以将实时拍摄的图像发送到监视器，工人只能通过监视器观察金属表面。条件，而工人的工作环境明显改善。如今，许多钢铁企业仍在使用这种方法来监测钢材的表面质量。但其缺点是仍需耗费人力，检测结果不稳定，人工劳动强度大。

由于机器视觉相关技术的快速发展，各种新技术被广泛用于钢板表面的缺陷检测。徐克等。通过线性CCD相机获得图像，并使用明场和暗场照明技术检测钢板的表面缺陷。何永辉等人设计了一套完整的检测系统来检测热轧钢带表面的缺陷，该系统采用了LED光源。目前，基于机器视觉的钢板表面缺陷检测技术已经成熟，不少钢厂在减少缺陷钢材的同时增加了利润。

在工厂的实际生产过程中，带钢表面经常会出现辊痕、划痕、氧化铁皮等。如何实现钢板表面缺陷的在线检测和识别，成为亟待解决的问题。传统的机器学习算法通常包含多个步骤，例如图像预处理、分割、特征分析。