该系统用CCD摄像头采集生产线上产品的表面图像,通过图像处理和模式识别算法对图像进行实时的分析和处理,以检测产品的表面是否存在着缺陷,并且获取缺陷的尺寸、部位、类型、等级等信息,从而达到在线评估和控制产品表面质量的目的。该系统特点是:检测速度(即可检测的最高运行速度)为10米/秒;检测精度(可检测的缺陷最小尺寸)为0.5毫米*0.5毫米;可检测生产线上的主要缺陷,缺陷的检出率不低于80%(处于国际先进水平);可对检测到的缺陷进行自动分类,识别率不低于80%(处于国际先进水平)。该项目处于中试阶段,已经在实验室条件下开发了冷轧带钢表面质量在线检测系统,并准备马上应用于工业现场。该项目技术起源于欧盟资助的国际间科技合作项目:“Quality Control in Steel Industry by Automatic Surface Inspection Systems”。项目的合作单位来自北京科技大学、德国Parsytec公司、德国亚琛工业大学、荷兰Delft大学和鞍山钢铁公司。在该项目中,北京科技大学独立完成了算法研究和软件开发任务,并在完成这些任务的基础上,对冷轧带钢表面质量在线检测系统的硬件平台和整体设计作了研究,并在实验室环境下加以实现。应用范围:冷轧、热轧带钢生产线;中厚板生产线;铝带、铝箔、铜箔生产线;纸带、纸板生产线;印刷业;纺织业;电子制造业。经济效益及市场分析:该项目产品的价格根据检测要求(检测宽度、检测精度和检测速度等)而定,大概在200-500万元左右。项目投资为500万元,投资回收期为3年。
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