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不锈钢钢板表面裂纹和划伤在线检测装置，通过CCD摄像与图像处理技术实现。其具体的方式是利用光切原理来测量表面形貌的一种方法。将一束平行光带以一定角度投射于被测表面，光带与表面轮廓相交的曲线影像反映了被测表面的微观几何形状。用光源照射钢板表面，由摄像机采集光源经钢板表面反射的光，通过图像处理算法对采集到的图像进行分析，从而自动识别不锈钢板是否存在着裂纹或划伤，及裂纹或划伤的类型、大小和位置。

仪器采用FPGA+DSP完成高速图像采集及处理系统的设计方案，可以实现工业现场实时高速数据采集、实时在线检测。 该项目可以对宽幅为2000mm，进给速度为5m/s的高精度不锈钢板进行在线检测，要求检出宽度大于0.1mm的划痕，划痕长度大于500mm。

在工业生产中总是经常遇到裂痕、划痕和变色等产品的表面缺陷问题，而这些问题不管对于人工检测还是机器视觉检测都极富挑战。其难度在于该类缺陷形状不规则、深浅对比度低，而且往往会被产品表面的自然纹理或图案所干扰。表面缺陷检测对于正确打光、相机分辨率、被检测部件与工业相机的相对位置、复杂的机器视觉算法等要求非常高。采用机器视觉等新技术的裂纹和划伤在线检测装置在行业内应用前景较好。

北京航空航天大学（简称北航）成立于1952年，由当时的清华大学、北洋大学、厦门大学、四川大学等八所院校的航空系合并组建，是新中国第一所航空航天高等学府，现隶属于工业和信息化部。学校分为学院路校区和沙河校区，占地3000亩，总建筑面积150余万平方米。北航是首批进入“211工程”，2001年进入“985工程”，2013年入选首批“2011计划”国家协同创新中心。经过七十年的建设与发展，学校基本形成了研究型大学的核心竞争力，内在凝聚力和国内外影响力得到显著提升，跻身国内高水平大学的第一方阵。

相比于人工检测，机器视觉检测可靠性和效率都更高。机器视觉检测是以设定好的标准为基准进行判断。如果标准设定太严，则误判太多。标准设定太宽，又会漏检。尤其是那种在线的检测，对编程的要求更高。但是当程序设定好以后，即可连续测板，机器不会疲劳。对于比较小的元件，用肉眼检测起来比较吃力，而视觉检测具有光学放大作用，所以对于较小的元器件的检测具有比较大的优势。人工检测存在着较多的弊端，准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。

本成果可支持技术转让，技术合作，技术咨询、投资入股等多种合作方式。