高速高精度带钢表面检测系统的设计范文

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《哈尔滨理工大学学报》2016年第6期

摘要:

针对带钢表面缺陷检测系统的速度滞后，精度偏低等问题，在分析成像理论和图像检测理论的基础上，设计并实现了一种带钢表面缺陷高速高精度在线检测系统．该系统首先采用大功率半导体均匀发光激光器技术、高速线扫描成像技术和基于图形处理器的Gabor纹理滤波技术实现了高速高分辨率的图像采集和处理，然后采用基于嵌套循环的K－折交叉验证、信息增益率和BP神经网络方法构建了高准确率的分类器，以达到对带钢表面缺陷高速高精度在线检测．实验结果表明，该系统满足了现有带钢生产速度的要求，具有较高的精度和准确率．

关键词:

图像采集和处理;图像检测;Gabor纹理滤波;神经网络

0引言

钢铁企业为了提高竞争力，对带钢的生产提出了新的要求，也对带钢表面检测系统提出了更高的要求，既要有更高的检测速度还要有更加准确的检测精度［1］．而与此同时，跟随机器视觉技术的发展，带钢表面检测系统也得到了广泛的研究与应用［2］．主要研究包括:①光源技术．由于带钢检测对光源要求频度高、体积小，这限制了传统光源在其应用［3］，激光具有方向性好、亮度高、体积小等优点，被广泛应用于带钢检测应用中，国内的徐科等［4］提出热轧钢检测中用绿光作为激光光源，但激光照明需解决均匀性问题．②扫描技术．由于电荷耦合元件能够实现实时检测，成为目前研究和应用的主流技术［5］．但是，CCD电荷耦合器需在同步时钟的控制下，以行为单位一位一位地输出信息，速度较慢，而互补金属氧化物半导体光电传感器采集光信号的同时就可以取出电信号，还能同时处理各单元的图像信息，速度比CCD电荷耦合器快很多［6］．③图像处理算法．受限于带钢加工过程的特性，带钢表面呈现出随机纹理的特点，对于随机纹理图像的处理分析，目前常用的方法有共生矩阵法、频域滤波法、分形法等．作为频域滤波法的代表，二维Gabor滤波器有着与生物视觉系统相近的特点［7］，广泛应用于纹理图像的处理分析．但是，CPU很难满足现在的带钢检测的实时要求［8］．④分类算法．特征选择的主流算法是主成分分析和信息增益．主成分分析存在特征向量方向不一致的问题，而且如何确定主成分存在主观性［9］．信息增益可以衡量特征的优劣，利用它可对特征进行排序，方便后面的特征选择，但信息增益适用于离散特征，信息增益率既适用于离散特征也适用于连续特征［10］，被广泛应用于特征选择的过程中．图像分类算法主流算法包括支持向量机和BP神经网络．支持向量机不适用于大样本的分类问题［11］．BP神经网络方法具有能够解决非线性分类问题，对噪声不敏感等优点，被广泛应用于带钢检测中，如王成明等［12］提出的基于BP神经网络的带钢表面质量检测方法等，但是BP神经网络的超参的设定往往具有随机性，这严重影响了分类效果［13]．本文首先介绍了带钢表面缺陷高速高分辨率成像系统的设计，针对光源的不均匀性、图像处理速度慢等问题，提出改进方法，然后介绍了分类器的构建，针对样本划分的随机性、特征选择的随机性以及BP神经网络超参设定的随机性问题，做出改进，最后介绍试验结果．

1带钢表面缺陷高速高分辨率的成像系统的设计

1)大功率半导体均匀发光激光器技术．激光能够保证带钢表面缺陷的检出率［14］，本系统选用808nm半导体激光器作为照明源，出光功率可达30W，亮度可达1500流明．激光照明需解决均匀性的问题，本文采用了基于鲍威尔棱镜的激光线发生办法，解决了激光照明的均匀性问题，其光路如图1所示．该方法首先在激光聚焦位置放置圆形球面透镜，负责将发散的激光束汇聚成准平行光，同时控制光柱的粗细，然后，利用鲍威尔棱镜的扩散效果对圆柱的一个方向进行扩束，最终形成激光线．为保证亮度及宽度的适应性，激光器出光口距离圆透镜、鲍威尔棱镜的距离可以精密调整．为了降低反射亮度损失，在透镜表面镀上808±5nm的T≥99%的增透膜．

2)基于GPU的Gabor纹理滤波技术．二维Ga-bor滤波器具有易于调谐方向、径向频率带宽及中心频率等特征，本文采用该方法来进行图像处理，二维Gabor函数为guv(x，y)=k2σ2exp－N2(x2+y2)2σ[]2×expi(k•()xy[])－exp－σ2{()}2(1)其中:k=kxk()y=kvcosψμkvsinψ()μ;kv=2－v+22π;ψμ=μπN;v的取值决定了Gabor滤波的波长;μ的取值表示Gabor核函数的方向;N为总的方向数．设f(x，y)为图像函数，guv(x，y)为卷积函数，则卷积输出N(u，v)可表示为N(u，v)=f(x，y)*guv(x，y)(2)二维Gabor滤波算法计算量较大，为了保证了带钢表面缺陷检测的实时性，采用基于GPU的并行处理架构，其计算流程如图2所示．GPU的算法分为两个流程:训练过程主要针对无缺陷图像进行，通过训练完成纹理图像的背景建模，一方面消除背景变化带来的干扰，另一方面形成有效的Gabor卷积参数，以便在检测过程中得到最优的检出效果．检测过程对实际拍摄的缺陷图像进行分析，首先按照GPU的核心数和缓存大小对图像进行分解，本文所有GPU的核心数为1024，显存2G，因此将原始图像分解为1000块，分别加载到1000个核心中，同时并发运行卷积运算．最后将各个窗口的卷积结果合并到一起，得到完成的滤波结果，最后借助于背景模式，将背景的干扰消除，得到干净的缺陷区域．

3)成像系统．根据缺陷检测的精度要求(1800m/min的检测速度，0．25mm的精度)，带钢的规格要求(1900mm规格)，对带钢进行成像系统设计．基于互补金属氧化物半导体(CMOS)的成像芯片具有速度快，用电低等优势．选用两个4K线扫描CMOS相机作为成像核心器件，选用CameraLinkFull接口作为数据输出．两个4K扫描中间重叠100mm作为图像拼接区．两组线激光光源与线扫描组成系统的主要成像模块．成像系统结构如图3所示．

2构建分类器

检测缺陷类别及其特征描述如表1所示．

1)训练集和样本集划分．主要缺陷类别有5个，每个类别收集样本7000，共计35000个样本．为了避免训练集和样本集划分的盲目性，采用10－折交叉验证的方式划分训练集和测试集，即将样本集分成10份，从中选1份为测试集，剩下的为训练集，如图4所示，究竟选择哪一份作为测试集，需在后面的嵌套循环中实现．

2)特征选择．缺陷区域的长度、宽度、面积、区域对比度等共计138个特征形成初始特征集合，利用信息增益率来对各个特征排序．设样本集T的某个特征子集S中，相异值构成集合A，集合A把特征子集S划分为多个子集{S1，S2，Sv，…}，|Sv|、|S|为集和大小，信息增益率的公式为Gainration(S，A)=Gain(S，A)Intrinsiclnfo(S，A)(3)式中Gain(S，A)为信息增益，是分裂前的信息减去分裂后的信息，公式为Gain(S，A)=InfoBefore(S)－InfoAfter(S)=Entropy(S)－∑v∈Values(A)|Sv||S|Entropy(Sv)(4)式中Entropy(S)为集合S的熵，公式为Entropy(S)=Entropy(p1，p2，…，pm)=－∑mi=1pilogpi(5)式中pi为第i个类别的概率．式(3)中，Intrinsiclnfo(S，A)为内在信息，公式为Intrinsiclnfo(S，A)=∑v∈Values(A)|Sv||S|log(|Sv||S|)(6)利用信息增益率对特征进行排序，再利用循环(从1到138循环)实现最优的特征个数的确定．

3)BP神经网络隐含层节点数的确定．BP神经网络应用到带钢表面质量检测上具有很多优势，但也存在一些问题，主要体现在隐含层节点数选取的盲目性和初始权值选取的随机性．对于隐含层节点数确定问题，利用隐含层节点数常用计算公式［15］(2(m+n)+1，n+槡m+a，log2n，n为输入层节点数，m为输出层节点数，a为的［1，10］常数)求得节点数的可能取值集合n1，求得该集合最大值n1－max和最小值n1－min，从n1－min开始到n1－max，利用循环，节点数逐个增加，确定最优的隐含层节点数［16］;

4)BP神经网络初始权值的选取．当隐含层节点数确定后，需要确定输入层和隐含层之间、隐含层和输出层之间的初始权值．首先生成10组随机数数组，利用循环确定最优的随机数数组．

5)判别标准和嵌套循环．上述各循环中，分类效果好与坏的判别标准是分类的总体精度，公式为OA=∑niin(7)式中:nii为样本被预测为类别i，n为样本个数．上述各循环组合在一起就是一个嵌套循环，其N－S盒图如图5所示，最外层是测试集和训练集的10折交叉验证，第1层是确定最优的特征数，第3层是确定最优的隐含层节点数，第4、5层是确定最优的输入层和隐含层、隐含层和输出层的初始权值［17－20］.经以上循环，确定D3作为测试集，最优特征数为23个，最优的隐含层节点数是46个，同时也确定了最优的初始权值，对应的3层BP神经网络的网络模型如图6所示．

3实验结果

1)鲍威尔棱镜与柱透镜进行对比在实际工作距离1．5m处，采用0．1m为间隔使用光功率计测试光源功率，如图7所示，横轴为测试点，纵轴为测试点的光功率．实验表明，鲍威尔棱镜均匀性优于柱透镜．

2)Gabor滤波方法与其他方法比较将动态阈值法+Blob分析法(方法A)和灰度共生矩阵纹理背景消除法(方法B)两种方法与Gabor滤波方法进行比较，如图8所示．由于缺陷与背景灰度相近(图(a))，致使方法A缺陷丢失(图(b))，由于缺陷与背景纹理相近(图(d))，致使方法B产生噪声(图(e))，Gabor方法取得了不错的效果(图(e)、(图(f)))．

3)GPU与CPU比较以4096×4096的图像为例，选10幅有代表性图像，利用CPU(最新的inteli7－2600处理器，4核8线程，2．6GHz，内存8G)和GPU(nVidiaGTX970，4G缓存显卡)进行Ga-bor运算，计算时间如表2所示，GPU计算效率明显优于CPU，其中CPU的平均耗时为290．4ms，而GPU的平均耗时为31．7ms．

4)检测效果在产线速度为1775m/min，最小检测缺陷的尺寸为0．25mm的检测系统中，对带钢的主要4种类型缺陷进行检测统计，检测结果如表3所示．可计算出整体检出率99．9%，检测准确率99．4%．

4结论

本文提出将基于鲍威尔棱镜的大功率激光器应用到光源的设计中，保证光源光照的均匀性;提出了新的带钢表面缺陷检测系统的成像系统结构设计，保证了快速、高精度的生成图像;提出了基于GPU的二维Gabor滤波图像处理的算法，满足了实时处理的要求;提出了基于嵌套循环的分类器择优算法，避免了样本集选择、特征选择和BP神经网络参数设定的盲目性．借助上述技术，系统实现了较好的效果，满足当前带钢生产的检测需求．

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作者:张培培 吕震宇 赵爽 吴红霞 单位:华北理工大学管理学院