鋼板在生產過程中有時會產生結疤、裂紋、夾雜、劃痕、麻點、壓痕、重皮、氣泡和折迭等表面缺陷。目前，國內鋼廠主要通過人工方法來檢測鋼板表面缺陷。這種方法可靠性差，且缺乏檢測的準確性、一致性和實時性；檢測到的缺陷數據不方便保存，難以對缺陷進行統計分析并以此指導生產；如何實現在線精確檢測，為生產提供有力的數據指導，確保高質量的鋼板生產？

    隨著機器視覺技術的日益成熟，一些鋼鐵廠的生產線已配備表面缺陷檢測識別系統，該技術基于機器視覺技術的檢測系統綜合利用圖像處理、模式識別和人工神經網絡等現代化信息技術，可自動檢測和識別鋼板表面缺陷。

    基于機器視覺的檢測系統使通過對鋼板表面缺陷產生原因和外在特征的分析，基于機器視覺技術，利用多個CCD攝像機實時采集生產線上鋼板的表面圖像；同時，采用快速圖像處理及模式識別算法對圖像進行實時處理和分析，從而檢測鋼板表面缺陷，并對缺陷進行自動分類識別。

鋼板表面質量檢測系統

    表面質量檢測系統設計主要難點問題：

    1、光源設計和并行計算系統設計，以及攝像機采集速度與鋼板運行速度的匹配；

    2、圖像處理，包括鋼板有效區域提取、噪聲去除和圖像變換分割等預處理；

    3、缺陷分類器的設計，包括缺陷及缺陷特征提取、缺陷特征降維選擇、缺陷分類器邏輯結構和分類規則等；
    4、鋼板表面液體等良性缺陷與表面質量缺陷的紋理特征區別。
 

    創視MVC-ZL表面質量檢測系統的功能：

　　1.100%幅面鋼板生產幅寬缺陷檢測，發現鋼板表面缺陷時可根據設定發出報警，提示及時修復,避免大量缺陷產品的產生；

　　2.完整的表面質量信息，鋼板表面疵點圖像由計算機進行保存，每批次鋼板都有完全的缺陷圖像/位置和數量等信息，產品幅面邊緣根據需要可以進行自動貼標。

　　3.高精度，鋼板表面缺陷檢測方案可100%檢測出0.01平方毫米以上的針孔缺陷，滿足客戶的不斷提升的鋼板品質要求；

　　4.軟件數據庫管理功能，可以對生產的每批次鋼板進行精確的質量統計，詳細的缺陷記錄(大小和位置)和統計為生產工藝及設備狀態調整提供了方便，離線分析用于后續分切和質量管理,可有效保證產品質量；

　　5.系統聯動，當缺陷檢測系統檢測到帶鋼針孔時進行聲光報警，也可在系統中加入其他連鎖I/O輸出；在鋼板表面發現缺陷時，在產品的邊緣粘貼標簽定位誤差在5mm以內。傳統的帶鋼檢測模式下系統在發現缺陷時，系統軟件會在缺陷分布地圖上通過缺陷的橫縱位置標定缺陷的具體位置。通過缺陷定位系統可以對針孔數量等信息一目了然，在某些特定的需要成卷后分切的產品，配備缺陷定位系統更有利于發現缺陷。

       基于機器視覺的檢測系統，目前在國內已經開始逐步普及。由于機器視覺完全適應于高速發展的工業自動化生產線，未來視覺檢測系統必將主導工業產品自動化檢測領域。