一种镀锌钢板坏点检测装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种镀锌钢板坏点检测装置，包括：照明装置安装框架（1），用于安装照明装置，拍摄装置安装框架（3），用于安装拍摄装置（4），连接构件（5），将照明装置安装框架（1）和拍摄装置安装框架（3）连为一体，且照明装置比拍摄装置（4）靠近被拍摄目标，检测装置置于镀锌钢板检测工段，用于采集镀锌钢板表面外观图像，表面外观图像输出至电脑进行图像检测，电脑输出检测目标信息及位置信息。与现有技术相比较，本发明专利技术引入光学检查进行镀锌钢板坏点检测，在线全自动检测方便、快捷，判断准确、高效，光学检查在本领域替代人工检查将形成新的研发趋势，提高产品的成品率，降低生产成本，丰富、完善了镀锌钢板坏点检测装置及技术。

【技术实现步骤摘要】
一种镀锌钢板坏点检测装置
本专利技术属于镀锌钢板品质检测
，尤其涉及一种镀锌钢板坏点检测装置。
技术介绍
镀锌钢板是表面有热浸镀或电镀锌层的焊接钢板，一般广泛用于建筑、家电、车船、容器制造业、机电业等；常见的镀锌钢板大致可分为普通电解板和耐指纹电解板。镀锌钢板在自动化生产过程中，由于生产量非常大，存在瑕疵在所难免。目前，常规的人工检查、抽检等方式，已不足以满足对产品质量的管理、控制需求；且通过肉眼观看镀锌钢板的表面，存在劳动强度大，工人容易产生疲劳感，进而影响判断的准确度，容易漏检、误检，存在产品质量难以控制、检测效率低等问题。虽然，现在也有自动缺陷检测，但其设备自动化程度不高，对缺陷识别率低，且设备结构复杂，成本高。
技术实现思路
有鉴于此，确有必要提供一种引入光学检查进行镀锌钢板坏点检测，在线全自动检测方便、快捷，判断准确、高效，光学检查在本领域替代人工检查将形成新的研发趋势，提高产品的成品率，降低生产成本，丰富、完善了镀锌钢板坏点检测装置及技术的一种镀锌钢板坏点检测装置。为了克服现有技术存在的缺陷，本专利技术提供以下技术方案：一种镀锌钢板坏点检测装置，其特征在于，包括：照明装置安装框架1，用于安装照明装置，拍摄装置安装框架3，用于安装拍摄装置4，连接构件5，将照明装置安装框架1和拍摄装置安装框架3连为一体，且照明装置比拍摄装置4靠近被拍摄目标，检测装置置于镀锌钢板检测工段，用于采集镀锌钢板表面外观图像，表面外观图像输出至电脑进行图像检测，电脑输出检测目标信息及位置信息，所述检测目标指属于表面外观缺陷的坏点。作为优选，照明装置安装框架1呈圆形或多边形，所述多边形至少为四边形。作为优选，所述照明装置包括若干LED光源2，LED光源2沿被拍摄目标的周向，均匀排列于四周，用于在被拍摄目标表面产生均匀的照明区域，以提高目标照明的均匀性及光照度，同时抑制环境光干扰，LED光源2通过角度调整机构与照明装置安装框架1连接，角度调整机构用于避免被拍摄目标表面产生镜面反射光。作为优选，每个LED光源2均单独配置散热器、散热风扇及供电电源，提高系统可靠性。作为优选，所述角度调整机构为金属定型软管。作为优选，LED光源2沿被拍摄目标长度方向每侧不少于2个，沿被拍摄目标宽度方向每侧不少于1个。作为优选，所述拍摄装置4为具备快速拍照功能的工业相机。作为优选，检测装置采用如下检测过程：步骤1：建立缺陷学习模型，收集一定数量已知的、存在坏点的镀锌钢板图像，将其划分为学习组和测试组，对于学习组的镀锌钢板图像，人工标定缺陷位置及缺陷种类，并基于学习组建立缺陷检测的深度学习模型M，基于测试组验证缺陷检测的深度学习模型M的准确度；步骤2：启动镀锌钢板坏点检测装置，通过拍摄装置4采集镀锌钢板表面外观图像；步骤3，图像传输到电脑；步骤4，基于缺陷检测的深度学习模型M，在20x20子窗口内判断是否存在缺陷特征；步骤5，基于缺陷特征，通过级联分类器判定是否存在缺陷。作为优选，学习组的镀锌钢板图像至少是测试组的四倍。作为优选，在基于学习组建立缺陷检测的深度学习模型M时，按如下步骤确定模型M所有参数：设定图像训练次数，将图像缩放至448*448，采用基于梯度信息缩放，进行前向计算，修正计算误差，进行反向传播处理，模型参数调整，判断是否到达设定的图像训练次数，如未到达则重复上述过程，如已到达则输出模型。与现有技术相比较，本专利技术的技术方案引入光学检查进行镀锌钢板坏点检测，在线全自动检测方便、快捷，判断准确、高效，光学检查在本领域替代人工检查将形成新的研发趋势，提高产品的成品率，降低生产成本，丰富、完善了镀锌钢板坏点检测装置及技术。附图说明图1为本专利技术结构示意图。图2为镀锌钢板缺陷的检测的机器学习模型。图3为确定模型M所有参数的流程图。图4为检测流程图。具体实施方式以下将结合附图对本专利技术作进一步说明。如图1所示，一种镀锌钢板坏点检测装置，包括：照明装置安装框架1，用于安装照明装置，拍摄装置安装框架3，用于安装拍摄装置4，连接构件5，将照明装置安装框架1和拍摄装置安装框架3连为一体，且照明装置比拍摄装置4靠近被拍摄目标，检测装置置于镀锌钢板检测工段，优选置于网带输送机上方，用于采集镀锌钢板表面外观图像，表面外观图像输出至电脑进行图像检测，电脑输出检测目标信息及位置信息，所述检测目标指属于表面外观缺陷的坏点，包括但不限于亮点、麻点。在上述技术方案的基础上，照明装置安装框架1呈圆形或多边形，所述多边形至少为四边形。在上述技术方案的基础上，所述照明装置包括若干LED光源2，LED光源2沿被拍摄目标的周向，均匀排列于四周，用于在被拍摄目标表面产生均匀的照明区域，以提高目标照明的均匀性及光照度，同时抑制环境光干扰，LED光源2通过角度调整机构与照明装置安装框架1连接，角度调整机构用于避免被拍摄目标表面产生镜面反射光，更进一步，每个LED光源2均单独配置散热器、散热风扇及供电电源，提高系统可靠性，具体如何配置、选型按现有技术实施，不再详述。更进一步，所述角度调整机构为金属定型软管（可以任意弯曲一定角度并定型使用的金属件）。更进一步，LED光源2沿被拍摄目标长度方向每侧不少于2个，沿被拍摄目标宽度方向每侧不少于1个。更进一步，作为可选择的方案之一，LED光源2总数不少于10个，被拍摄目标长度方向每侧不少于3个，被拍摄目标宽度方向每侧不少于2个。在上述技术方案的基础上，所述拍摄装置4为具备快速拍照功能的工业相机。工业相机的具体选型按现有技术实施，不再详述。在上述技术方案的基础上，拍摄装置4的拍摄方向默认垂直于被拍摄目标表面。针对上述镀锌钢板坏点检测装置，优选采用如下检测过程：步骤1：建立缺陷学习模型：收集一定数量（不少于10000张）已知的、存在坏点的镀锌钢板图像，将其划分为学习组和测试组，对于学习组的镀锌钢板图像，人工标定缺陷位置及缺陷种类，并基于学习组建立缺陷检测的深度学习模型M，图2示出了一个可选的实施方案（Nf为缺陷种类数量），具体缺陷检测的深度学习模型M可按现有技术实施，不再详述，基于测试组验证缺陷检测的深度学习模型M的准确度；步骤2：启动镀锌钢板坏点检测装置，通过拍摄装置4采集镀锌钢板表面外观图像；步骤3，图像传输到电脑；步骤4，基于缺陷检测的深度学习模型M，在20x20子窗口内判断是否存在缺陷特征；步骤5，基于缺陷特征，通过级联分类器判定是否存在缺陷。在上述技术方案的基础上，学习组的镀锌钢板图像至少是测试组的四倍。例如，10000张有缺陷的镀锌面板镀锌钢板图像，对其中的8000张标注其缺陷位置和缺陷种类，其余2000张作为测试图像。在上述技术方案的基础上，如图3、4所示本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种镀锌钢板坏点检测装置，其特征在于，包括：/n照明装置安装框架（1），用于安装照明装置，/n拍摄装置安装框架（3），用于安装拍摄装置（4），/n连接构件（5），将照明装置安装框架（1）和拍摄装置安装框架（3）连为一体，且照明装置比拍摄装置（4）靠近被拍摄目标，检测装置置于镀锌钢板检测工段，用于采集镀锌钢板表面外观图像，表面外观图像输出至电脑进行图像检测，电脑输出检测目标信息及位置信息，所述检测目标指属于表面外观缺陷的坏点。/n

【技术特征摘要】
1.一种镀锌钢板坏点检测装置，其特征在于，包括：
照明装置安装框架（1），用于安装照明装置，
拍摄装置安装框架（3），用于安装拍摄装置（4），
连接构件（5），将照明装置安装框架（1）和拍摄装置安装框架（3）连为一体，且照明装置比拍摄装置（4）靠近被拍摄目标，检测装置置于镀锌钢板检测工段，用于采集镀锌钢板表面外观图像，表面外观图像输出至电脑进行图像检测，电脑输出检测目标信息及位置信息，所述检测目标指属于表面外观缺陷的坏点。


2.根据权利要求1所述的一种镀锌钢板坏点检测装置，其特征在于，照明装置安装框架（1）呈圆形或多边形，所述多边形至少为四边形。


3.根据权利要求1所述的一种镀锌钢板坏点检测装置，其特征在于，所述照明装置包括若干LED光源（2），LED光源（2）沿被拍摄目标的周向，均匀排列于四周，用于在被拍摄目标表面产生均匀的照明区域，以提高目标照明的均匀性及光照度，同时抑制环境光干扰，LED光源（2）通过角度调整机构与照明装置安装框架（1）连接，角度调整机构用于避免被拍摄目标表面产生镜面反射光。


4.根据权利要求3所述的一种镀锌钢板坏点检测装置，其特征在于，每个LED光源（2）均单独配置散热器、散热风扇及供电电源，提高系统可靠性。


5.根据权利要求3所述的一种镀锌钢板坏点检测装置，其特征在于，所述角度调整机构为金属定型软管。


6.根据权利要求3所述的一种镀锌钢板坏点检测装置，其特征在于，L...

【专利技术属性】
技术研发人员：李庆富，彭桦，孙晖，周箭，王强，
申请(专利权)人：杭州新永丰钢业有限公司，浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33