钢板表面质量检测方法的对比与分析

钢板表面质量检测方法的对比与分析

作为钢铁工业的主要产品形式，钢板（包括板末和带卷曲）已成为汽车、机械制造、化工、航空、造船等行业不可或缺的原材料。其表面质量的优缺点直接影响最终产品的性能和质量。然而在钢板制造过程中,由于原材料、轧制设备和加工工艺等多方面的原因,导致连铸板坯、热轧带钢和冷轧带钢表面出现裂纹、氧化皮、结疤、辊印、刮伤、孔洞、针眼、鳞皮、表皮分层和麻点等不同类型的缺陷。目前,国内外钢铁制造企业通常采用人工目视抽检和频闪光检测等方法进行表面质量检测,经过概率计算并参考检测员的经验数据形成钢板的综合质量评估。这些方法具有以下突出的弊端,即抽检率低,不能100%反映钢板表面质量;实时性差,远不能满足在线高速的生产节奏;缺乏检测的一致性、科学性,检测的置信度低;检测环境恶劣,对人身及设备损害较大。因而适时地开展钢板表面缺陷在线无损检测技术的研究工作,已成为国内外学者和自动检测设备供应商所共同关注的课题。1检测机理的多样性从检测技术的观点看,钢板表面缺陷的在线检测有如下一些特点:(1)检测对象形式多样,从连铸板坯到各种型号的冷、热轧带钢,因此检测机理具有多样性。(2)表面缺陷的种类随着加工工序的延伸呈现逐渐增加的趋势,而且不同缺陷类别之间的光学、几何和电磁等特性参数各异,增加了检测的难度。(3)针对大量微细的表面缺陷,要求检测系统的分辨力和灵敏度高,同时高速的生产节奏也决定了在线检测的高实时性的特点。因此,对钢板表面缺陷的无损检测技术提出了很高的要求。1.1涡流探测器的检测原理1989年法国洛林连轧公司福斯厂研制出一种安装在火焰切割设备前端,在线无损检测热连铸板坯表面质量的涡流探测设备——EDISOL。通过配置在板坯上下表面作横向往复移动的涡流探测器检测纵裂纹,通过配置在板坯窄面和棱边处固定的涡流探测器检测横裂和角裂,其检测原理如图1所示。考虑到检测位置处板坯宽面温度通常都大大高于居里点(或磁性转变点768℃),而板坯的棱边附近和窄面的温度只是接近或者低于居里点,因此对于纵裂、横裂和角裂的检测分别采用了两种不同的差动式涡流探测器,根据板坯钢是否具有铁磁性来设计相应的工作频率。ABBMetallurgy公司采用多频涡流检测原理开发出的DECRACKTOR连铸板坯表面检测装置,可获得更多的检测参数,并抑制多种干扰因素的影响,提高检测的分辨力与可靠性,从而准确评价待检板坯的表面质量。1.2缺陷检测原理挪威Elkem公司于1990年研制出Therm-O-Matic连铸钢坯自动检测系统(图2),其检测原理是,在钢坯传送辊道上设置一个高频感应线圈,钢坯通过时,表面会产生感应电流,由于高频感应的集肤效应,其穿透深度将<1mm。在有缺陷的区域,感应电流从缺陷下方流过,从而增加了电流的行程,导致在单位长度的表面上消耗更多电能,这将引起钢坯局部表面的温度上升。由于缺陷处的局部升温取决于缺陷的平均深度、线圈工作频率、特定的输入电能、被检钢坯的电性能和热性能、感应线圈的宽度和钢坯的运动速度等因素,因此如使其它各种因素在一定范围内保持恒定,就可通过检测局部升温值来计算缺陷深度。Therm-O-Matic系统采用安装在钢坯周围框架上的四个红外(IR)扫描器来探测钢坯各表面的纵向温度分布,通过优化调整高频线圈以及IR扫描器与钢坯之间的相对位置,可在线检出热钢坯表面纵裂纹和横裂纹等缺陷。日本茨城大学工学部的冈本芳三等在检测板坯试件表面裂纹和微小针孔的实验研究中,综合比较了X射线、超声波及红外检测等方法的检测能力,结果是红外方法的缺陷检测分辨力高于前两者。1.3在线不断探索的在线经营主体漏磁检测技术广泛应用于钢铁产品的无损检测,其检测原理是利用漏磁通密度与缺陷的体积成正比的关系,通过测量漏磁通密度从而确定缺陷的大小并对缺陷进行分类。因此,漏磁检测技术可用于在线确定带钢中微小的非金属夹杂物,但对于大量的表面缺陷,其检测能力不足。日本川崎制铁千叶制铁所于1993年开发出在线非金属夹杂物检测装置(图3)。该装置使用直流磁化的漏磁法,励磁器与检测元件呈同一方向配置,检测元件采用了高灵敏度的半导体式磁敏元件,用于检测水平磁通分量。磁敏传感器的输出信号经带通滤波器去除噪声后,由计算机实时识别出缺陷目标并计算出非金属夹杂物的体积等参数。日本NKK公司福冈制铁所于同年研制出一种超高灵敏度的磁敏传感器,实验研究表明,该磁敏传感器的检测灵敏度和稳定性均优于通用的磁敏二极管、磁敏电阻和霍尔器件。1.4带钢表面缺陷在线检测系统随着本世纪60年代激光技术、CCD技术的相继问世和计算机技术的飞速发展,机器视觉技术应运而生,并迅速在工业无损检测领域推广普及,有效拓展了无损检测技术的应用范围。机器视觉技术应用于钢板表面缺陷在线检测的机理是绝大多数表面缺陷的光学特性之间存在着明显差异。70年代中期日本川崎公司开始研制镀锡板在线检测装置,先后采用了斜交激光扫描系统和平行激光扫描系统进行钢板表面缺陷检测,并针对特定缺陷(如周期性缺陷)的信号处理问题采用了自相关技术和Fractal分析方法。1988年美国Sick光电子公司研制成功平行激光扫描检测装置,检测原理如图4所示,低功率He-Ne激光器发出的激光经过反射镜投射到一个高精度的多面体棱镜表面,通过多面体棱镜的旋转运动产生垂直于带钢运动方向的横向扫描。光线经多面体棱镜反射后通过远心光路系统投射到带钢表面,带钢表面反射和散射的光线被光接收装置接收并由光电倍增器完成光电转换后,传输至后级计算机系统,完成图象信号处理和缺陷识别任务。Sick系统可检出40多种表面缺陷。将电荷耦合器件(CCD)作为光学传感元件的机器视觉检测原理见图5,图中给出三种常用检测光路配置形式。明域光路主要适于检测散射和吸收光线的缺陷类型,暗域光路主要适于检测明亮带钢表面上散射光线的缺陷类型,微光域光路则适于检测微小的和低对比度的缺陷类型。组合应用这三种检测光路,可确保检出大多数的钢板表面缺陷。在美国能源部的资助下,Honeywell公司于1983年开发出采用线阵CCD器件的连铸板坯表面在线检测装置。通过增加CCD芯片的有效象元数和提高其帧转移速率,并采用先进的数字图象处理部件,该装置能可靠地检出针孔等微细的表面缺陷。1986年,Westinghouse公司和EastmanKodak公司在美国钢铁协会(AISI)的资助下,分别研制出各自的带钢表面缺陷在线检测系统,其中Westinghouse系统在最高带速和最大带宽下可提供0.7mm×2.3mm的纵、横向缺陷分辨力。此外,为满足轧制带钢表面在线检测中高速数据处理的需求,意大利、美国和比利时的多家公司都相继研制出专用的计算机处理系统。90年代以来,进一步完善和提高机器视觉检测系统的自动化功能(缺陷自动分类等)及实用化水平已成为研究热点,其中前者的应用研究最多。2带钢表面缺陷的检测方法我国钢板表面在线检测技术的研究工作目前尚处于起步阶段,整体水平较低,距离西方发达国家尚有相当大的差距。1990年华中理工大学罗志勇等采用激光扫描方法测量冷轧钢板宽度和检测孔洞缺陷,并开发了相应的信号处理电路,此后,又开展了线阵CCD和面阵CCD检测技术的研究工作。1995年在国家“八五”重点科技攻关项目的资助下,他们研制出了采用多台面阵CCD成象、通过基于PC环境的DSP系统所构成的图象处理平台进行冷轧带钢表面孔洞、重皮和边裂等缺陷检测和最小带宽测量的实验系统。同年,哈尔滨工业大学机器人研究所开始进行带钢表面主要缺陷的静态检测和识别方法的研究,目前已经取得了阶段性成果。于此期间,上海宝山钢铁(集团)公司与原航天部二院联合研制出冷轧带钢表面缺陷的在线检测系统,并进行了大量的在线试验研究。3技术发展现状和展望钢板表面缺陷在线检测的目的是在生产线正常运行的条件下实时、无遗漏地检测出连铸板坯和冷、热轧带钢全表面上主要的缺陷类型,通过统计分析并参照产品质量等级评定标准,评估出单个或批量产品的质量状况,并提供给工厂质量控制部门,作为其决策的依据。因此,表面检测系统是作为钢铁生产企业中计算机集成制造系统(CIMS)的质量保证环节接入工厂过程控制系统网络的。但是,现有的在线检测系统的技术水平还远未达到此要求。目前采用涡流、红外和漏磁等检测技术实现的检测系统只适用于某些要求不高的应用场合,其检测原理的局限性导致可检出的缺陷种类和缺陷定量描述参数极为有限,无法综合评估产品的表面质量状况。与以上无损检测技术相比,激光扫描检测可以显著提高缺陷检测灵敏度、检测的实时性和数字信号处理结构的通用性,然而随着应用研究的逐步深入,国内外学者逐步认识到激光扫描检测技术的局限性是对于微小的或低对比度的缺陷和某些“良性”缺陷(如油污等)的分辨能力不足;其专用的光学系统结构复杂,可维护性和可升级能力较差。以上这些不足限制了激光扫描检测技术在钢板表面在线检测领域进一步实用化和工程化。从现有技术水平看,机器视觉检测技术存在的主要问题是①对众多缺陷的产生机理和外在显现形式的综合知识明显不足,优化的结构光学照明方法和检测光路配置尚需深入探索,且检测分辨力和灵敏度仍有待进一步提高。②检测系统的信噪比较低,针对微小的、低对比度的缺陷缺少相应的微弱信号检测方法。③缺乏通用的高速、海量数字信号处理硬件平台和图象处理及模式识别专用算法,这是机器视觉检测技术应用研究的技术关键,也是当前研究中最富挑战性的问题。然而,基于线阵CCD器件的机器视觉技术仍得到国内外学者密切的关注。科学技术的高速发展为机器视觉检测技术的进步提供了理论准备和技术支持。从技术上看,复杂的钢板表面机器视觉检测技术对高精度图象传感器件、高速数据采集与显示、大容量的存储以及复杂计算等的要求,在计算机和VLSI技术的高速发展中将得到解决。从理论上看,随着计算机技术的发展,人工智能有了长足的进步,模式识别、神经元理论及专家系统等日趋成熟,小波分析理论的兴起,又为数字信号处理带来了新的曙光。可以预计,伴随着这些理论和技术与工程实际的有效结合,机器视觉技术必将对钢板表面缺陷的在线无损检测作出应有的贡献。1991年美国钢铁协会(AISI)主持召开了第12届先进技术论坛,其中心议题就是评估钢板表面无损检测技术的研究现状,并预测其在今后一段时间内的技术动向和发展趋势。来自全球主要钢铁制造企业和自动检测设备供应商的代表在系统地总结钢板表面在线检测技术近30a发展历程的基础上,充分肯定了现有技术对于提高企业生产效