安宏　刘雨

摘  要：钢板表面的缺陷特征多种多样，严重影响钢板的质量，虽然可以通过改进加工工艺减少钢板表面的缺陷，但是在复杂的环境下，避免不了缺陷的出现，在此时及时发现钢板表面的缺陷是很重要的一项工作。通过人眼直接辨别钢板表面的缺陷效率低下劳动力耗费过多，但是把钢板的表面特征制作成图像，通过机器视觉对图像进行分割，提取钢板缺陷，是一种简单方便的方法。

关键词：钢板表面缺陷，图像，机器视觉

引言

钢材在我国工业发展中有很高的地位，它是很多机器器材不可或缺的材料，大到航母，小到汽车都离不开钢铁的影响。钢材表面的质量影响着钢材的使用情况。在生产钢材的过程中，有很多因素影响到钢材表面的质量，使钢材表面出现各种缺陷。比如：划痕、孔洞、鳞片、裂纹和异物等等。这些缺陷不仅影响了钢材的外观，同样使钢材的使用变得麻烦，如果不能将钢材缺陷及时发现，有缺陷的钢材被使用，可能引发不必要的经济损失。如何对钢材表面进行快速准确的检查成了重中之重。

钢板表面质量检测经历了人工目测、传统无损检测和基于机器视觉的检测3个发展阶段。人工目视检测表面缺陷的方法效率低、容易漏检、劳动强度大和实时性差。传统无损检测方法包括涡流检测、红 外检测、漏磁检测和激光检测等，这些方法检出 的缺陷种类少，检测实时性不强，检测的表面缺陷分 辨率也不高，无法有效评估产品的表面质量状况。……