基于机器视觉的钢管高速表检方法与系统

• Published in: 石油机械 Vol. 50; no. 7; pp. 143 - 150
• Main Authors: 蔡翔, 康宜华, 程阳阳
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 华工制造装备数字化国家工程中心有限公司 2022; 华中科技大学机械科学与工程学院%华中科技大学机械科学与工程学院
• Subjects: 缺陷; 机器视觉; 矩形滤波模型; 同态滤波; 钢管
• ISSN: 1001-4578
• DOI: 10.16082/j.cnki.issn.1001-4578.2022.07.020

TE973.6; 钢管作为油气输送管道的重要材料,其表面质量极其重要,而钢管的表面质量通常采用人工表检实现.随着生产节拍加快、 产品质量提升和人力资源短缺,有必要研究高效自动化检测方法.为此,提出了一种基于机器视觉的钢管高速表检方法与系统.基于钢管的螺旋运动,开发了多个相机单侧布置的表面全覆盖成像技术;为了适应不同规格钢管,设计了相机自动对焦的调节装置和漫散光照明的灯箱照明系统,实现了清晰的图像采集;设计了矩形滤波模型的频域滤波器,保留了图像中更多的缺陷特征信息.研究结果表明,与目前常用的边缘检测及阈值分割方法相比,基于机器视觉的钢管高速表检方法效果更显著.该系统能够对钢管表面缺陷进行有效检测,提升了钢管表检的速度和准确性,可以替代传统的人工目视检测方法.