利用視覺(jué)技術(shù)檢測(cè)熱軋鋼材的表面，即便鋼材的溫度超過(guò)1000℃，也好像它們是冷的一樣。

為了生產(chǎn)無(wú)縫鋼管，需要先將鋼坯輸送到爐中加熱。接著，將坯料穿孔以形成厚壁的中空殼體，之后將芯棒插入殼體中。然后在芯棒式無(wú)縫管軋機(jī)中進(jìn)行伸長(zhǎng)軋制。在伸長(zhǎng)工藝之后，坯料輸送到推進(jìn)臺(tái)，在那里它被推動(dòng)穿過(guò)一系列軋輥機(jī)座。最終形成具有連續(xù)更小壁厚的中空長(zhǎng)鋼管。

盡管與熱軋工藝一樣有效，在軋機(jī)臺(tái)架中的軋輥機(jī)座偶爾可以在鋼表面上產(chǎn)生標(biāo)記和缺陷，這些缺陷在熱條件下非常難以檢測(cè)。因此，在質(zhì)量改進(jìn)項(xiàng)目中，許多制造商希望盡可能早地識(shí)別這些缺陷，以避免以相當(dāng)大的代價(jià)生產(chǎn)出大量有缺陷的材料。

視覺(jué)系統(tǒng)

為了解決這些問(wèn)題，西班牙Tecnalia公司的工程師開(kāi)發(fā)出了一套稱為Surfin'的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，其能使鋼鐵制造商在鋼板從推進(jìn)臺(tái)推出時(shí)，就檢測(cè)到這類缺陷（見(jiàn)圖1）。檢測(cè)這種缺陷為制造商提供了生產(chǎn)過(guò)程中任何問(wèn)題的指示，使制造商能在早期階段對(duì)推進(jìn)臺(tái)進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，防止將任何有缺陷的鋼管交付給客戶。

圖1：西班牙Tecnalia公司的工程師開(kāi)發(fā)出了一套稱為Surfin'的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，其能使超過(guò)1000℃的鋼板從推進(jìn)臺(tái)推出時(shí)，就可檢測(cè)到鋼材上的缺陷。

由軋輥機(jī)座產(chǎn)生的這種鋼管表面上的典型缺陷，通常遵循重復(fù)模式持續(xù)出現(xiàn)，直到軋機(jī)支架改變。這些缺陷包括表面上的裂縫、軋機(jī)支架阻擋標(biāo)記、裂紋以及分離的鋼材，其隨后會(huì)粘貼到鋼管表面的另一部分上。

開(kāi)發(fā)人員面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。這種生產(chǎn)環(huán)境中的條件可謂極端惡劣：不僅以6~7m/s的相對(duì)高速生產(chǎn)鋼管（Surfin'可以工作在高達(dá)10m/s下），而且鋼材從軋輥機(jī)座推出時(shí)的溫度約為1000℃，再加上環(huán)境臟、存在水和油蒸汽，從而使缺陷檢測(cè)更為棘手。

由于鋼材的熱表面輻射的光與IR、紅光、橙光和黃光波段的熱發(fā)射直接相關(guān)，因此捕獲鋼材表面反射的所有光的圖像，將使相機(jī)中的傳感器飽和，因?yàn)橄鄼C(jī)對(duì)鋼管輻射的所有光都敏感。為了解決這一問(wèn)題，Surfin'系統(tǒng)（專利號(hào)ES2378602和EP2341330）使用的光，其波長(zhǎng)遠(yuǎn)離熾熱鋼材所發(fā)射光譜的波長(zhǎng)。

然后，系統(tǒng)中相機(jī)捕獲的圖像，通過(guò)美國(guó)EdmundOptics公司的窄帶光學(xué)帶通濾光片（中心波長(zhǎng)為470nm、帶寬為10nm）和一個(gè)紅外（IR）輻射濾光片。這兩個(gè)濾光片使CCD相機(jī)只接收所需波段中的輻射，而加入IR濾光片來(lái)保護(hù)電子系統(tǒng)免受熱輻射。受控照明技術(shù)允許系統(tǒng)捕獲鋼管整個(gè)表面的圖像，就好像鋼管是冷的一樣。

為了使系統(tǒng)能捕獲鋼管表面的360°圖像，該系統(tǒng)使用了加拿大TeledyneDALSA公司的三套14000lines/s的Spyder3線掃描相機(jī)，以120°的角度間隔垂直于軋制鋼管軸平面、安裝在保護(hù)性罩殼中，圍繞在推進(jìn)臺(tái)的輸出端。在該系統(tǒng)的前一個(gè)版本中，在每臺(tái)相機(jī)的兩側(cè)使用加拿大LaserglowTechnologies公司的兩個(gè)200mW473nm藍(lán)光激光光源，對(duì)鋼管表面進(jìn)行暗場(chǎng)照明。由于系統(tǒng)的幾何形狀，其可以實(shí)時(shí)地連續(xù)捕獲鋼管的完整圖像（見(jiàn)圖2a和b）。

圖2：a）：為了使系統(tǒng)能夠精確地捕獲鋼管表面（3）的360°圖像，系統(tǒng)使用三組激光器（1）和14000lines/s線掃描相機(jī)（2）。B）：激光器和相機(jī)組以120°角度間隔安裝在垂直于滾動(dòng)軸平面的同一平面內(nèi)，相機(jī)位于推進(jìn)臺(tái)輸出端周圍的保護(hù)罩殼中。

由于環(huán)境的溫度很高，保持相機(jī)連續(xù)冷卻至關(guān)重要。為此，將壓縮冷卻空氣注入到保護(hù)罩殼中，保護(hù)相機(jī)和激光設(shè)備免受熱和惡劣環(huán)境的影響?？諝獠粌H冷卻系統(tǒng)，而且之后過(guò)量的空氣通過(guò)窗口排出，激光器通過(guò)該窗口輸出光束，相機(jī)通過(guò)該窗口捕獲圖像，防止鱗狀物、氧化物、灰塵和液體沉積。

圖像處理

一旦捕獲了鋼材表面的圖像，接下來(lái)便通過(guò)光纖千兆以太網(wǎng)鏈路將圖像傳送100m到達(dá)控制室中基于PC的服務(wù)器上。在這里，首先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，以利用諸如直方圖均衡等定制圖像增強(qiáng)算法，來(lái)增強(qiáng)圖像的對(duì)比度。由于原始圖像中的可用數(shù)據(jù)由近對(duì)比度值表示，所以該技術(shù)增加了圖像的全局對(duì)比度。

圖像增強(qiáng)之后，使用定制軟件處理，在系統(tǒng)的先前版本中，該軟件采用基于支持向量機(jī)（SVM）的輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)。一旦系統(tǒng)被教育通過(guò)紋理、對(duì)比度和尺寸，識(shí)別來(lái)自不同樣品的缺陷，則算法可以自動(dòng)檢測(cè)和分類生產(chǎn)環(huán)境中最重要的生產(chǎn)缺陷（見(jiàn)圖3）。

圖3：鋼材中出現(xiàn)的典型缺陷包括（a）材料粘貼（b）材料被去除和（c）輥痕。

基于PC的服務(wù)器用于存儲(chǔ)來(lái)自相機(jī)的圖像、被發(fā)現(xiàn)的缺陷數(shù)據(jù)，以及缺陷在鋼管上位置，還將在Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)壓力、溫度、速度信號(hào)、通信和其他鋼管生產(chǎn)數(shù)據(jù)的報(bào)警，用于質(zhì)量控制和可追溯性。還可以通過(guò)在連接到公司局域網(wǎng)（LAN）的計(jì)算機(jī)上安裝客戶端應(yīng)用，對(duì)服務(wù)器上的數(shù)據(jù)進(jìn)行遠(yuǎn)程檢查。

自從該系統(tǒng)最初開(kāi)發(fā)以來(lái)，已經(jīng)經(jīng)歷了幾次增強(qiáng)，系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)現(xiàn)在已經(jīng)過(guò)重新設(shè)計(jì)，能夠更容易地對(duì)準(zhǔn)和調(diào)整相機(jī)和調(diào)節(jié)照明。

較新版本的系統(tǒng)還采用了液體而非空氣制冷技術(shù)，使照明和傳感器能夠更靠近鋼管放置，從而實(shí)現(xiàn)更熱或更大面積的鋼管成像。美國(guó)MetaphaseTechnologies公司的LED光源也已經(jīng)替代了早期的激光器，使光源的壽命從2000小時(shí)增加到了50000小時(shí)，并且消除了諸如散斑之類可能破壞相機(jī)捕獲的圖像的因素。

軟件用戶界面也得到了改進(jìn)，現(xiàn)在工廠操作員能在鋼材上出現(xiàn)缺陷時(shí)，看到它們的位置和特定屬性（見(jiàn)圖4）。現(xiàn)在還可以在數(shù)據(jù)庫(kù)上存儲(chǔ)幾個(gè)月的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，這樣工廠經(jīng)理就能查看可能發(fā)生的任何錯(cuò)誤的周期性，并安排定期預(yù)防性維護(hù)操作。該系統(tǒng)還可以支持多用戶，這些用戶不僅可以本地訪問(wèn)系統(tǒng)，還可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)系統(tǒng)。

圖4：定制的軟件用戶界面，使工廠操作員能夠?qū)崟r(shí)看到鋼材上缺陷的位置和特定屬性。

分類變更

Surfin'系統(tǒng)最重要的一項(xiàng)最新發(fā)展，是用內(nèi)部開(kāi)發(fā)的候選窗口探測(cè)平臺(tái)和用于缺陷分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），來(lái)替代之前基于SVM的分類器。CNN可以學(xué)習(xí)從訓(xùn)練圖像中提取表征每種類型缺陷的相關(guān)特征并執(zhí)行分類，而SVM僅將其輸入映射到可以揭示缺陷類別之間差異的一些高維空間。

通過(guò)假定所有感興趣的對(duì)象（例如缺陷）共享將它們與背景區(qū)分開(kāi)的共同視覺(jué)屬性，候選窗口探測(cè)平臺(tái)輸出可能包含缺陷的一組區(qū)域。隨后，CNN提取學(xué)習(xí)特征，并且對(duì)圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行實(shí)際的缺陷分類。

CNN分類器通過(guò)具有缺陷的熱鋼管圖像的定制圖像數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行驗(yàn)證，并且發(fā)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的方法，能夠減少檢測(cè)到的假陽(yáng)性和假陰性的數(shù)量，其明顯優(yōu)于之前的SVM分類器。

執(zhí)行兩類分類（如缺陷與無(wú)缺陷）時(shí)，最相關(guān)的性能指標(biāo)是AUC，或ROC（接收器工作特征）曲線下的面積，通過(guò)在x軸上繪制假陽(yáng)性率和在y軸上繪制真陽(yáng)性率，然后計(jì)算此函數(shù)下的面積（見(jiàn)圖5）。

圖5：在執(zhí)行兩類分類（如有缺陷與無(wú)缺陷）時(shí)，最相關(guān)的性能指標(biāo)是AUC或ROC（接收器工作特征）曲線下的面積。模型越好，AUC越接近1。采用這種方式，當(dāng)比較幾種模型時(shí)，可以通過(guò)選擇最高的AUC來(lái)選出最佳模型。雖然SVM分類器的AUC值為0.88，但是對(duì)于兩類分類情況，CNN-Surfin'分類器的AUC值為0.997。

理想情況下，該函數(shù)的值對(duì)于x軸上的每個(gè)值都為1.00，因此模型越好，其AUC越接近1。以這種方式，當(dāng)比較幾種模型時(shí)，可以通過(guò)取最高AUC值來(lái)選擇最佳模型。雖然SVM分類器的AUC值為0.88，但是對(duì)于兩類分類情況，CNN-Surfin'分類器的AUC值為0.997。

此外，對(duì)于給定的模型，可以選擇閾值以使系統(tǒng)能夠決定樣品是否有缺陷。由于模型的輸出通常是0和1之間的概率值，如果概率值大于閾值，則樣本將被標(biāo)記為NOK，否則標(biāo)記為OK。

通過(guò)將閾值移向1.0，能以“增加假陰性的數(shù)量”為代價(jià)來(lái)減少假陽(yáng)性的數(shù)量，反之亦然。然后可以通過(guò)在x軸上繪制閾值，以及在y軸上繪制特異性或真陰性率（=1-假陽(yáng)性率）和靈敏度或真陽(yáng)性率（=1-假陰性率），來(lái)可視化檢查系統(tǒng)工作在何處。

對(duì)應(yīng)于閾值的垂直線切割兩條曲線的點(diǎn)，產(chǎn)生假陽(yáng)性率和假陰性率。閾值的常見(jiàn)選擇是產(chǎn)生近似相等的假陽(yáng)性率和假陰性率。對(duì)于CNN-Surfin'，得到1.58%的假陽(yáng)性率和1.49%的假陰性率（見(jiàn)圖6）。與之相比，SVM版本的Surfin'的假陽(yáng)性率為17.98%，假陰性率為18.00%，由Surfin'做出的分類錯(cuò)誤數(shù)量減少了12倍。

圖6：對(duì)應(yīng)于閾值的垂直線切割兩條曲線的點(diǎn)，產(chǎn)生假陽(yáng)性率和假陰性率。閾值的常見(jiàn)選擇是產(chǎn)生近似相等的假陽(yáng)性和假陰性率。對(duì)于CNN-Surfin'，假陽(yáng)性率為1.58%，假陰性率為1.49%。

現(xiàn)在，新的分類器準(zhǔn)備在生產(chǎn)環(huán)境中運(yùn)行。此外，Tecnalia公司的工程師們正在努力繼續(xù)改進(jìn)系統(tǒng)，目的是使鋼鐵生產(chǎn)商能夠生產(chǎn)零缺陷鋼材。例如，已經(jīng)使用CNN-Surfin'評(píng)估了4類問(wèn)題（OK以及3種類型的缺陷），通過(guò)AUC（平均延伸）進(jìn)行歸類，得到AUC=0.9956。但目前正在收集更多的樣本，以使結(jié)果更具統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

Surfin'系統(tǒng)自推出以來(lái)，已經(jīng)交付到諸如西班牙TubosReunidos和AcerosInoxidablesOlarra等公司，其能夠在熱工藝生產(chǎn)的早期階段檢測(cè)到生產(chǎn)問(wèn)題。Tecnalia公司正與其他鋼鐵生產(chǎn)公司合作部署該系統(tǒng)，以檢測(cè)形狀更復(fù)雜的鋼材，例如用于建筑和土木工程的U型或H型截面鋼梁。

Tecnalia公司已經(jīng)與西班牙Sarralle集團(tuán)建立了關(guān)系，在全球范圍內(nèi)分銷Surfin'系統(tǒng)。