深度学习在表面缺陷检测领域的应用

随着工业对原材料质量要求的提高,圆钢表面缺陷检测已成为工业生产的重要组成部分。 表面缺陷检测技术主要分为两类,即传统的无损检测方法和机器视觉检测方法,后者因其实时性和高精度而得到更广泛的应用。

作为现代工业生产的重要原材料,圆钢的表面质量严重影响着最终产品的性能。 在生产过程中,由于钢坯原料、轧制设备和加工工艺等各种因素的影响,圆钢表面不可避免地会出现裂纹、划痕、划痕、褶皱等缺陷。 这些缺陷不仅影响产品的外观美感,还影响产品的强度、耐腐蚀性和其他机械性能。 表面缺陷约占圆钢质量问题所有故障的50%,因此圆钢表面缺陷检测是不可缺少的一部分。 目前世界上有很多检测方法,总体上有离线检测和在线检测两种。

离线检查通常使用人工、目视检查或便携式设备进行。 其优点是灵活性大、成本低,但检测结果高度依赖工人经验,对漏检非常敏感,且工作强度大、效率低。 实时检测具有检测覆盖率高、无需离线检测环节、节约时间、检测效率高、工人工作强度低等诸多优点。

因此,对于圆钢的批量生产,实时在线检测是一种比较合适的检测方法。 质量检查不是最终目的,但重要的是将检查中获得的数据和信息立即反馈给设备或工艺操作站。 为了防止生产中缺陷产品的再次发生,提高合格率,必须处理好圆钢轧制的有关问题,调整设备,改进工艺。 

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