【摘 要】
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连铸坯热送-热装以及直接轧制(CC-DR)技术对铸坯质量提出了更高要求。尽管整体钢铁生产工艺水平已有很大提高,但铸坯存在的缺陷(内部缺陷和表面缺陷)质量问题仍无法避免,因此
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连铸坯热送-热装以及直接轧制(CC-DR)技术对铸坯质量提出了更高要求。尽管整体钢铁生产工艺水平已有很大提高,但铸坯存在的缺陷(内部缺陷和表面缺陷)质量问题仍无法避免,因此,连铸坯在线无损检测技术就成了炼钢与轧制一体化工序的必要环节。本课题以连铸热坯表面缺陷三维量化实时检测为主要研究内容,提出了基于机器视觉技术的面阵CCD激光扫描成像检测方法,内容如下:①通过分析面阵CCD图像传感器的光谱响应特性,建立了CCD图像清晰度光积分时间控制算法。通过测试不同温度下铸坯表面各波段光强分布和激光发射器最大光强波长,提出了高温铸坯表面激光线条最佳成像方法,并确定了面阵CCD响应光谱的成像光路和滤波片中心波长。②建立了铸坯表面激光线条边缘特征提取方法,通过控制面阵CCD帧扫描频率实现了灰度图像拼接与三维图像重构技术。根据激光三角测距思想,确定了面阵CCD、激光发射器及铸坯基准面三者的空间关系,并建立了缺陷深度测量算法,完成了硬件系统的设计。③研究了系统生成图像灰度值与激光扫描距离点阵信息的最佳映射关系,将缺陷深度信息记录在图像灰度值上。根据铸坯实时移动速率建立了缺陷检测横纵向精度归一化的控制算法,为铸坯缺陷定位和二维表面积计算奠定了理论依据。④将传统图像处理方法与激光扫描成像技术相结合,对常规图像中伪缺陷信息(水膜、氧化铁皮)难以剔除的问题进行了改进,并通过实验验证了系统抗干扰能力和ROI区定位的准确性。⑤采用VC++与Matlab混合编程技术开发了激光扫描缺陷检测软件,通过Opencv编程技术对系统进行了优化,采用模块化编程方法对系统数据进行实时处理,同时研究了激光扫描生成图像的预处理、二维ROI区域分割、边缘检测以及缺陷面积计算等图像处理方法。⑥设计了最佳现场实施方案,并通过现场实验验证了本课题研究方法的可行性。论文在国家自然科学基金和上海宝钢联合基金(批准号:50974151)资助下进行了相关理论和实验研究,提出的激光扫描三维量化检测方法具有重要的理论和工业应用价值。
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