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隨著我國鋁加工技術的快速發展，高附加值的陽極氧化材料、CTP版基、易拉罐用鋁、汽車板等已成為各鋁板帶加工廠的主導產品。然而，依靠人眼來檢測表面質量早已不能滿足高速生產中實時監控、在線預警、缺陷分析和成品分級的新要求。因此，必須引入機器視覺系統對表面質量進行實時、準確的監測，以保證高精度鋁帶的質量檢測能力。
鋁(板、帶、箔)表面缺陷檢測系統分為硬件結構和軟件系統兩部分。
鋁(板、帶、箔)表面缺陷檢測系統
硬件結構包括高強度照明光源、CCD攝像機、圖像采集與處理系統、數據接口系統、系統服務器、數據服務器和磁盤陣列。
在windows框架下，該系統由一系列具有強大圖像功能的軟件組成。它包括系統運行監控模塊、質量缺陷采集模塊、圖像質量二次處理模塊、系統實時顯示模塊、報告和分級模塊。
光源選擇
高強度光源是整個表面檢測系統的重要組成部分。光源的強度解決了現場惡劣環境造成的漫發射和鋁板表面粗糙度對CCD相機造成的信號采集困難。熱軋機應采用穿透力強的鹵素光源，精軋機應采用散射光均勻的LED光源。
相機的選擇
相機采用加拿大dalsa高速CCD線掃描相機。該相機采用線掃描技術，對鋁板帶表面進行連續掃描，每秒可跟蹤高達20000線的信號。精度高達(0.2*0.2)毫米..
CCD攝像頭完整采集鋁板表面圖像，保證了表面檢測系統完整準確地采集表面缺陷，尤其是低對比度缺陷?，F場測試結果表明，當碾壓速度超過500m/min時，光源的光強應≥35mcd。
圖像預處理
CCD信號經編碼器同步傳輸后，由加速卡對信號進行預處理，進一步增強信號，然后連續合成圖像。預處理包括使用傅立葉分析來降低信號的噪聲，調整圖像的亮度和對比度，銳化邊緣和平滑濾波器。增強了圖像特征值，圖像更容易識別。邊緣銳化會使圖像邊界從模糊變得清晰，并且容易定義缺陷的大小和形態。采用中值濾波法平滑波形，可以很好地抑制干擾脈沖和點噪聲，同時很好地保留了邊緣信息。
圖像灰度分析
理論上，當鋁帶表面沒有缺陷時，圖像的灰度呈現連續且均勻的分布。實際中，圖像的灰度在一定范圍內波動。當灰度值超出范圍時，圖像將被判斷為缺陷。當然，評價一個信號的灰度是不是缺陷并不是那么簡單，而是要綜合考慮亮度、對比度、出現頻率等一系列特征值才能做出判斷。
缺陷的識別
灰度分析完成后，信號將移交給自動識別系統。自動識別系統根據鋁板表面的常見缺陷，設置了每個定義的缺陷類型的預期特征值范圍。在檢查過程中，識別系統會比較信號特征與定義的缺陷類型之間的匹配程度，一旦確認，就會觸發顯示。
缺陷的處理
對發現的缺陷進行同步標記，對整卷鋁板的表面質量進行分級，獲得整卷鋁板表面質量的完整數據。
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