D0I:10.13374/1.issm100103.2008.0L.03 第30卷第1期 北京科技大学学报 Vol.30 No.1 2008年1月 Journal of University of Science and Technology Beijing Jan.2008 基于线型激光的热轧带钢表面在线检测系统 徐科周茂贵徐金梧杨朝霖周鹏高阳 北京科技大学高效轧制国家工程研究中心，北京100083 摘要针对基于面阵CCD摄像机的热轧带钢表面缺陷检测系统所存在的问题，提出采用线阵CCD摄像机作为热轧带钢的 表面图像采集装置，将激光线光源作为照明光源，解决了高温环境下的远距离均匀照明问题。采用这种图像采集方式可以使 系统的精度达到0.5mm以上.针对热轧带钢表面存在的氧化铁皮、水及光照不均等问题，提出了对于不同缺陷类型建立单独 的缺陷检测算法的思想。目前已经建立了纵裂与边裂的检测算法，对这两类缺陷的检出率达95%以上· 关键词热轧带钢：表面缺陷：在线检测：线型激光 分类号TP216+.1 On-line surface inspection system for hot-rolled strips based on linear laser XU Ke,ZHOU Maogui,XU Jinwu,YA NG Chaolin.ZHOU Peng,GAO Yang National Engineering Research Center for Advanced Rolling Technology.University of Science and Technology Beijing.Beijing 100083.China ABSTRACT Line-scan CCD cameras were used as surface image acquisition devices for hot-rolled strips to avoid problems produced by surface inspection systems based on area"scan CCD cameras.Linear laser was used as the illumination device for homogeneous illu- mination from long distance under the environment of high temperature.The precision of image acquisition could be higher than 0.5 mm with line"scan CCD cameras and linear laser.A new concept of defect detection was proposed to avoid the disturbance of scales, water and un-homogeneous illumination on the surface of hot-rolled strips.Different detection algorithms were developed for different types of defects.Up to now.detection algorithms for longitudinal cracks and edge cracks were developed.and the detection rate were higher than 95%. KEY WORDS hot-rolled strip:surface defect:on-line inspection:linear laser 由于热轧带钢生产线的温度高、速度快，无法通 挡板等改造工作，并且需要多台频闪氙灯同时照射 过人工进行表面在线检测，一般采用离线开卷的方 带钢表面才能取得理想的照明. 式[山，也就是对生产后的热轧带卷进行抽检，抽检 线阵CCD摄像机在表面检测中应用比较广泛. 的带卷通过开卷机打开尾部，并切取一段钢板，在输 由于线阵CCD摄像机采用线扫描的方式，不需要在 出辊道上人工检查带钢上下表面质量，如发现表面 带钢运动方向上的大的采集空间；因此，如果在 缺陷则采取相应措施，这种抽检的方式不能做到对 热轧带钢表面缺陷在线检测中用线阵CCD摄像机 带钢表面质量及时的反馈与全面的了解，国外从20 进行图像采集，则可以避免面阵CCD摄像机需要拆 世纪90年代起就开始对热轧带钢表面缺陷在线检 辊、安装挡板及头部不能检测等问题，但是线阵 测进行了研究]，以德国Parsytec公司在线检测为 CCD摄像机的采集频率高，一般需要在5000行· 代表的检测系统已在热轧带钢生产线上成功应 s以上，而频闪氙灯的发光频率最高只有60，远 用[3].该公司的检测系统采用“面阵CCD(charge 低于线阵CCD摄像机的采集频率，因此，如采用线 coupled device,即电荷耦合器件)摄像机十频闪氙 阵CCD摄像机作图像采集设备则需要有特殊的光 灯”的图像采集方式，需要对生产线进行拆辊和安装 源提供照明，这种光源必须是高频的或连续工作的， 目前连续工作的光源有LED(light emitting diode, 收稿日期：2006-09-07修回日期.2006-10-18 基金项目：国家自然科学基金资助项目(No,60705017):国家“十 即发光二极管)、荧光灯、卤素灯等，但是由于热轧 一五"科技支撑计划重大项目(No·2006BAE03A06) 带钢表面温度很高，光源的位置与钢板表面的距离 作者简介：徐科(1972一)，男，研究员，博士 很远才能保证光源正常工作，这些光源没有聚光的
基于线型激光的热轧带钢表面在线检测系统 徐 科 周茂贵 徐金梧 杨朝霖 周 鹏 高 阳 北京科技大学高效轧制国家工程研究中心北京100083 摘 要 针对基于面阵 CCD 摄像机的热轧带钢表面缺陷检测系统所存在的问题提出采用线阵 CCD 摄像机作为热轧带钢的 表面图像采集装置将激光线光源作为照明光源解决了高温环境下的远距离均匀照明问题．采用这种图像采集方式可以使 系统的精度达到0∙5mm 以上．针对热轧带钢表面存在的氧化铁皮、水及光照不均等问题提出了对于不同缺陷类型建立单独 的缺陷检测算法的思想．目前已经建立了纵裂与边裂的检测算法对这两类缺陷的检出率达95％以上． 关键词 热轧带钢；表面缺陷；在线检测；线型激光 分类号 TP216＋∙1 On-line surface inspection system for hot-rolled strips based on linear laser XU KeZHOU MaoguiXU Jinw uY A NG ChaolinZHOU PengGA O Y ang National Engineering Research Center for Advanced Rolling TechnologyUniversity of Science and Technology BeijingBeijing100083China ABSTRACT Line-scan CCD cameras were used as surface image acquisition devices for hot-rolled strips to avoid problems produced by surface inspection systems based on area-scan CCD cameras．Linear laser was used as the illumination device for homogeneous illumination from long distance under the environment of high temperature．T he precision of image acquisition could be higher than0∙5 mm with line-scan CCD cameras and linear laser．A new concept of defect detection was proposed to avoid the disturbance of scales water and un-homogeneous illumination on the surface of hot-rolled strips．Different detection algorithms were developed for different types of defects．Up to nowdetection algorithms for longitudinal cracks and edge cracks were developedand the detection rate were higher than95％． KEY WORDS hot-rolled strip；surface defect；on-line inspection；linear laser 收稿日期：2006-09-07 修回日期：2006-10-18 基金项目：国家自然科学基金资助项目（No．60705017）；国家“十 一五”科技支撑计划重大项目（No．2006BAE03A06） 作者简介：徐 科（1972—）男研究员博士 由于热轧带钢生产线的温度高、速度快无法通 过人工进行表面在线检测一般采用离线开卷的方 式［1］也就是对生产后的热轧带卷进行抽检抽检 的带卷通过开卷机打开尾部并切取一段钢板在输 出辊道上人工检查带钢上下表面质量如发现表面 缺陷则采取相应措施．这种抽检的方式不能做到对 带钢表面质量及时的反馈与全面的了解．国外从20 世纪90年代起就开始对热轧带钢表面缺陷在线检 测进行了研究［2］以德国 Parsytec 公司在线检测为 代表的检测系统已在热轧带钢生产线上成功应 用［3］．该公司的检测系统采用“面阵 CCD（charge coupled device即电荷耦合器件）摄像机＋频闪氙 灯”的图像采集方式需要对生产线进行拆辊和安装 挡板等改造工作并且需要多台频闪氙灯同时照射 带钢表面才能取得理想的照明． 线阵 CCD 摄像机在表面检测中应用比较广泛． 由于线阵 CCD 摄像机采用线扫描的方式不需要在 带钢运动方向上的大的采集空间［4］；因此如果在 热轧带钢表面缺陷在线检测中用线阵 CCD 摄像机 进行图像采集则可以避免面阵 CCD 摄像机需要拆 辊、安装挡板及头部不能检测等问题．但是线阵 CCD 摄像机的采集频率高一般需要在5000行· s —1以上而频闪氙灯的发光频率最高只有60Hz远 低于线阵 CCD 摄像机的采集频率．因此如采用线 阵 CCD 摄像机作图像采集设备则需要有特殊的光 源提供照明这种光源必须是高频的或连续工作的． 目前连续工作的光源有 LED（light emitting diode 即发光二极管）、荧光灯、卤素灯等．但是由于热轧 带钢表面温度很高光源的位置与钢板表面的距离 很远才能保证光源正常工作．这些光源没有聚光的 第30卷 第1期 2008年 1月 北 京 科 技 大 学 学 报 Journal of University of Science and Technology Beijing Vol．30No．1 Jan．2008 DOI:10．13374／j．issn1001－053x．2008．01．023
,78 北京科技大学学报 第30卷 作用，距离越远，光源的照度就越低，达不到照明效 数据传送到并行计算机处理系统来进行处理，该处 果 理系统是由多台客户机组成，每台客户机与单独的 激光具有良好的聚光性，一般的激光光源是点 一台相机相连，接收并处理该相机所传送的数据，从 光源.为了用于线阵CCD摄像机的照明，在激光点 而保证每个摄像头采集的图像可以由单独的计算机 光源前加一柱面镜，将点光源扩散成线光源).由 进行处理，这样就实现多台计算机对图像的并行处 于这种光源的能量集中，并且具有良好的单色性，适 理，从而提高系统的数据处理能力 用于热轧带钢生产线，本文主要研究基于激光线光 并行计算机处理系统对图像进行处理和分析 源与线阵CCD摄像机的检测系统的原理及设计，这 后，把得到的处理结果即缺陷信息传给服务器.因 套系统已在某钢铁公司1700热轧带钢生产线得到 为如果某些缺陷较大，很有可能分布在不同相机采 了成功应用 集的图像中；因此服务器需要对这些结果进行合并， 得到整个带卷的缺陷分布情况，以便对带卷的表面 1检测原理及系统构成 质量进行总体评价，同时，服务器还将带卷的缺陷 系统采用CCD摄像原理，光源发出的光照射 分布情况保存在数据库中，以便存档和将来使用 到运行状态的带钢表面上，置于钢板上方的线阵 服务器与多台控制台终端相连，用来显示和记 CCD摄像机对带钢表面进行横向扫描，采集从钢板 录带钢的缺陷图像和数据，表面检测系统通过热轧 表面反射的光，并将反射光的强度转换成灰度图像， 生产线自动化系统和过程计算机控制系统，获取带 线阵CCD相机自身完成横向一维扫描，而带钢的运 钢的代码、状态、钢种、速度、宽度和长度等数据，结 行实现纵向扫描，从而构成二维图像. 合表面质量检测结果，最终形成每卷带钢完整的质 系统采用明场照明的方式，摄像机放置在反射 量信息 光的光路上，如果表面没有缺陷，反射光在摄像机 各个区域上的光强应该是分布均匀的；如果表面出 2系统的设计 现缺陷，那么反射光的强度将会发生变化，钢板表 2.1检测指标 面的缺陷可以分为两大类，一类是二维缺陷，另一类 系统的设计指标包括：(1)纵向与横向的检测 是三维缺陷.二维缺陷是一些斑类的缺陷，如锈斑 精度为0.5mm:(2)最大检测宽度为1650mm:(3) 和乳化液斑，这类缺陷又称有色缺陷，它们没有对钢 最大检测速度为18ms1. 板表面造成机械损伤.由于这些缺陷对光的吸收比 根据检测指标的要求，选取1024像素、最大采 较多，因此造成反射光的强度减小.三维缺陷是对 集速度为36000行s的线阵CCD摄像机，上下表 钢板表面造成机械损伤的缺陷，如裂纹、划伤和辊 面各用4台，每台摄像机的采集宽度为1650/4= 印.光在这类缺陷区域的反射过程中会造成大量散 412.5mm,事实上，由于相邻摄像机采集到的图像 射，同样也会造成反射光强度的减小，即采用明场 会有部分重合，需要将摄像机采集宽度加大一些，设 方式采集到的缺陷图像，无论是二维缺陷还是三维 计为420mm,摄像机的检测精度为0.42mm,由于 缺陷，都存在着背景区域亮而缺陷区域暗的现象。 摄像机的最大采集速度为36000行s1,因此当生 系统是由上、下表面检测单元，并行计算机处理 产线速度为18ms-1时，系统纵向检测精度为18× 系统，服务器和控制台四部分组成（图1）· 103/36000=0.5mm.选择这种类型的线阵CCD摄 服务器 像机及其数量，可以保证系统的横向检测精度与纵 向检测精度都满足指标要求 并行处理系统 图2是一幅系统在线采集到的纵裂缺陷样本图 上表面检测单元 像，白色方框内是一个纵裂缺陷，缺陷的宽度小于 带钢 ●●●●●●● 0.5mm 辊道 下表面检测单元 2.2系统的防护 无论是摄像机还是激光光源，都对环境要求比 图1表面检测系统的结构 较严格，需要特别的防护，它们都需要安装在事先建 Fig.1 Configuration of the surface inspection system 好的检测小房内，检测小房为钢结构框架，上表面 上、下表面检测单元中包括光源和摄像机，用来 检测小房的房体分防护层和保温层，横跨在辊道上， 获取带钢表面的图像信息，并且把运动状态的带钢 小房底部设置防撞框架，以避免堆钢时对设备的冲
作用距离越远光源的照度就越低达不到照明效 果． 激光具有良好的聚光性一般的激光光源是点 光源．为了用于线阵 CCD 摄像机的照明在激光点 光源前加一柱面镜将点光源扩散成线光源［5］．由 于这种光源的能量集中并且具有良好的单色性适 用于热轧带钢生产线．本文主要研究基于激光线光 源与线阵 CCD 摄像机的检测系统的原理及设计这 套系统已在某钢铁公司1700热轧带钢生产线得到 了成功应用． 1 检测原理及系统构成 系统采用 CCD 摄像原理．光源发出的光照射 到运行状态的带钢表面上置于钢板上方的线阵 CCD 摄像机对带钢表面进行横向扫描采集从钢板 表面反射的光并将反射光的强度转换成灰度图像． 线阵 CCD 相机自身完成横向一维扫描而带钢的运 行实现纵向扫描从而构成二维图像． 系统采用明场照明的方式摄像机放置在反射 光的光路上．如果表面没有缺陷反射光在摄像机 各个区域上的光强应该是分布均匀的；如果表面出 现缺陷那么反射光的强度将会发生变化．钢板表 面的缺陷可以分为两大类一类是二维缺陷另一类 是三维缺陷．二维缺陷是一些斑类的缺陷如锈斑 和乳化液斑这类缺陷又称有色缺陷它们没有对钢 板表面造成机械损伤．由于这些缺陷对光的吸收比 较多因此造成反射光的强度减小．三维缺陷是对 钢板表面造成机械损伤的缺陷如裂纹、划伤和辊 印．光在这类缺陷区域的反射过程中会造成大量散 射同样也会造成反射光强度的减小．即采用明场 方式采集到的缺陷图像无论是二维缺陷还是三维 缺陷都存在着背景区域亮而缺陷区域暗的现象． 系统是由上、下表面检测单元并行计算机处理 系统服务器和控制台四部分组成（图1）． 图1 表面检测系统的结构 Fig．1 Configuration of the surface inspection system 上、下表面检测单元中包括光源和摄像机用来 获取带钢表面的图像信息并且把运动状态的带钢 数据传送到并行计算机处理系统来进行处理．该处 理系统是由多台客户机组成每台客户机与单独的 一台相机相连接收并处理该相机所传送的数据从 而保证每个摄像头采集的图像可以由单独的计算机 进行处理这样就实现多台计算机对图像的并行处 理从而提高系统的数据处理能力． 并行计算机处理系统对图像进行处理和分析 后把得到的处理结果即缺陷信息传给服务器．因 为如果某些缺陷较大很有可能分布在不同相机采 集的图像中；因此服务器需要对这些结果进行合并 得到整个带卷的缺陷分布情况以便对带卷的表面 质量进行总体评价．同时服务器还将带卷的缺陷 分布情况保存在数据库中以便存档和将来使用． 服务器与多台控制台终端相连用来显示和记 录带钢的缺陷图像和数据．表面检测系统通过热轧 生产线自动化系统和过程计算机控制系统获取带 钢的代码、状态、钢种、速度、宽度和长度等数据结 合表面质量检测结果最终形成每卷带钢完整的质 量信息． 2 系统的设计 2∙1 检测指标 系统的设计指标包括：（1） 纵向与横向的检测 精度为0∙5mm；（2） 最大检测宽度为1650mm；（3） 最大检测速度为18m·s —1． 根据检测指标的要求选取1024像素、最大采 集速度为36000行·s —1的线阵 CCD 摄像机上下表 面各用4台每台摄像机的采集宽度为1650／4＝ 412∙5mm．事实上由于相邻摄像机采集到的图像 会有部分重合需要将摄像机采集宽度加大一些设 计为420mm摄像机的检测精度为0∙42mm．由于 摄像机的最大采集速度为36000行·s —1因此当生 产线速度为18m·s —1时系统纵向检测精度为18× 103／36000＝0∙5mm．选择这种类型的线阵 CCD 摄 像机及其数量可以保证系统的横向检测精度与纵 向检测精度都满足指标要求． 图2是一幅系统在线采集到的纵裂缺陷样本图 像白色方框内是一个纵裂缺陷缺陷的宽度小于 0∙5mm． 2∙2 系统的防护 无论是摄像机还是激光光源都对环境要求比 较严格需要特别的防护它们都需要安装在事先建 好的检测小房内．检测小房为钢结构框架上表面 检测小房的房体分防护层和保温层横跨在辊道上 小房底部设置防撞框架以避免堆钢时对设备的冲 ·78· 北 京 科 技 大 学 学 报 第30卷
第1期 徐科等：基于线型激光的热轧带钢表面在线检测系统 .79. 笔者对传统的缺陷检测步骤进行了改进，提出 了针对不同缺陷类型建立不同的缺陷检测算法的思 想，其原理是在生产线上采集大量缺陷的样本图 像，根据缺陷样本分析各种缺陷类型的特征，再根据 其特征建立该缺陷类型的检测算法，目前，由于纵 向裂纹与边部裂纹的样本数量多，因此对于这两类 图2纵裂缺陷样本图像 型缺陷类型已经建立了有效的缺陷检测算法，图4 Fig.2 Sample image of a longitudinal crack 为纵裂缺陷的检测结果，图5为边裂缺陷的检测结 击，防撞框架的基础与小房完全分开，检测小房内 果，图中白色方框为算法检测到的缺陷区域，经开 温度不能过高而使设备受到损害，在小房内安装空 卷检测比对，这两类缺陷的检出率达95%以上 调，以控制小房内温度 检测装置安装在层流冷却系统后面，层流冷却 水和外冷辊冷却水的存在将会严重影响到系统的检 测效果；在冬天时由于钢板面与环境温度的温差而 引起的水雾也会影响到图像的质量，从而影响到缺 陷的识别，利用压缩空气除水装置、内冷辊以及风 机的设置能够有效去除水及水雾造成的不利影响， 图4纵裂缺陷检测结果 Fig.4 Detection results of a longitudinal crack 同时，从层流冷却系统后到卷取机前的辊道都安装 成内冷辊，大大减小了水对检测系统的影响. 3缺陷检测算法 图3为表面检测系统通常采用的缺陷检测与识 别步骤[)]，图3中，图像分割步骤的目的是找出缺 陷所在的区域.通过图像分割步骤，不仅可以判断 图5边裂缺陷检测结果 图像中是否存在缺陷区域，而且能减少需要处理的 Fig.5 Detection results of edge cracks 数据，缺陷区域确定后，再通过提取缺陷特征，并且 将缺陷特征输入分类器后得到缺陷类别，这些步骤 4结论 对于冷轧带钢表面缺陷检测与识别是有效的，因为 冷轧带钢表面干净、光滑，缺陷区域少；因此通过图 本文研究的热轧带钢表面缺陷在线检测系统具 像分割步骤能大大减少数据量，使得后续的特征提 有以下特点：(1)采用线阵CCD摄像机作为图像采 取与缺陷分类过程花费的时间少，保证系统的实时 集装置，解决了面阵CCD摄像机作为图像采集装置 数据处理能力，但是这些步骤对于热轧带钢并不适 所需要的拆辊和安装挡板等生产线改造工作.(2) 合，因为热轧带钢表面比冷轧带钢复杂得多，热轧带 采用激光线光源作为照明装置，解决了高温状态下 钢表面存在着氧化铁皮、水及光照不均现象，氧化 远距离均匀照明问题，并且光源数量少，使用寿命 铁皮及水的形态非常复杂，很难采用图像分割方法 长，设备维护工作量小，（③）针对不同缺陷类型采用 将氧化铁皮、水与真正的缺陷分割开来，因此通过图 不同的缺陷检测算法；目前已经对纵裂和边裂建立 像分割方法找到的缺陷区域将包含了氧化铁皮、水 了有效的缺陷检测算法，缺陷检出率达95%以上， 与真正的缺陷，由于热轧带钢表面氧化铁皮、水的 由于有些缺陷出现的几率很小，样本收集比较 数量很多，大部分的图像中都存在，因此达不到图像 困难，而缺陷检测算法只能通过大量样本建立，因此 分割步骤所要起到的减少数据的目的 其他缺陷类型的检测算法需要经过很长的时间才能 数字图像 缺陷区域 缺陷特征 缺陷类别 取得较好的效果，今后，将在生产线上不断采样并 图像分料F ◆特征提取◆缺陷分类 > 改进算法，使系统取得满意的检测效果， (下转第104页) 图3典型的表面缺陷检测与识别步骤 Fig.3 Typical detection and classification steps of surface defects
图2 纵裂缺陷样本图像 Fig．2 Sample image of a longitudinal crack 击防撞框架的基础与小房完全分开．检测小房内 温度不能过高而使设备受到损害在小房内安装空 调以控制小房内温度． 检测装置安装在层流冷却系统后面层流冷却 水和外冷辊冷却水的存在将会严重影响到系统的检 测效果；在冬天时由于钢板面与环境温度的温差而 引起的水雾也会影响到图像的质量从而影响到缺 陷的识别．利用压缩空气除水装置、内冷辊以及风 机的设置能够有效去除水及水雾造成的不利影响． 同时从层流冷却系统后到卷取机前的辊道都安装 成内冷辊大大减小了水对检测系统的影响． 3 缺陷检测算法 图3为表面检测系统通常采用的缺陷检测与识 别步骤［6］．图3中图像分割步骤的目的是找出缺 陷所在的区域．通过图像分割步骤不仅可以判断 图像中是否存在缺陷区域而且能减少需要处理的 数据．缺陷区域确定后再通过提取缺陷特征并且 将缺陷特征输入分类器后得到缺陷类别．这些步骤 对于冷轧带钢表面缺陷检测与识别是有效的．因为 冷轧带钢表面干净、光滑缺陷区域少；因此通过图 像分割步骤能大大减少数据量使得后续的特征提 取与缺陷分类过程花费的时间少保证系统的实时 数据处理能力．但是这些步骤对于热轧带钢并不适 合因为热轧带钢表面比冷轧带钢复杂得多热轧带 钢表面存在着氧化铁皮、水及光照不均现象．氧化 铁皮及水的形态非常复杂很难采用图像分割方法 将氧化铁皮、水与真正的缺陷分割开来因此通过图 像分割方法找到的缺陷区域将包含了氧化铁皮、水 与真正的缺陷．由于热轧带钢表面氧化铁皮、水的 数量很多大部分的图像中都存在因此达不到图像 分割步骤所要起到的减少数据的目的． 图3 典型的表面缺陷检测与识别步骤 Fig．3 Typical detection and classification steps of surface defects 笔者对传统的缺陷检测步骤进行了改进提出 了针对不同缺陷类型建立不同的缺陷检测算法的思 想．其原理是在生产线上采集大量缺陷的样本图 像根据缺陷样本分析各种缺陷类型的特征再根据 其特征建立该缺陷类型的检测算法．目前由于纵 向裂纹与边部裂纹的样本数量多因此对于这两类 型缺陷类型已经建立了有效的缺陷检测算法．图4 为纵裂缺陷的检测结果图5为边裂缺陷的检测结 果图中白色方框为算法检测到的缺陷区域．经开 卷检测比对这两类缺陷的检出率达95％以上． 图4 纵裂缺陷检测结果 Fig．4 Detection results of a longitudinal crack 图5 边裂缺陷检测结果 Fig．5 Detection results of edge cracks 4 结论 本文研究的热轧带钢表面缺陷在线检测系统具 有以下特点：（1）采用线阵 CCD 摄像机作为图像采 集装置解决了面阵 CCD 摄像机作为图像采集装置 所需要的拆辊和安装挡板等生产线改造工作．（2） 采用激光线光源作为照明装置解决了高温状态下 远距离均匀照明问题并且光源数量少使用寿命 长设备维护工作量小．（3）针对不同缺陷类型采用 不同的缺陷检测算法；目前已经对纵裂和边裂建立 了有效的缺陷检测算法缺陷检出率达95％以上． 由于有些缺陷出现的几率很小样本收集比较 困难而缺陷检测算法只能通过大量样本建立因此 其他缺陷类型的检测算法需要经过很长的时间才能 取得较好的效果．今后将在生产线上不断采样并 改进算法使系统取得满意的检测效果． （下转第104页） 第1期 徐 科等： 基于线型激光的热轧带钢表面在线检测系统 ·79·
,104 北京科技大学学报 第30卷 (李树英，许茂增，随机系统的滤波与控制，北京：国防工业出 strategy for multivariable model predictive control.Control Eng 版社，1991) Pract,2003,11(6)649 [4]Li X R.A Recursive multiple model approach to noise identifica- [8]Baing J M.Seborg D E.Hespanha J P.Multi-model adaptive tion-IEEE Trans Aerosp Electron Syst,1994,30(3):671 control of a simulated pH neutralization process.Control Eng [5]Narendra K S,Balakrisham.Improving transient response of Pract,2007,15(6):663 adaptive control system using multiple model and switching. [9]LI X L.Wang W.Multiple Model Adaptive Control.Beijing: IEEE Trans Autom Control.1994.39(9):1861 Science Press,2001 [6]Narendra K S,Xiang C.Adaptive control of discrete time systems (李晓理，王伟，多模型自适应控制，北京：科学出版社，2001) using multiple models.IEEE Trans Autom Control.2000.45 [10]Zhivoglyado P.Middleton R H.Fu M Y.Localization based (9):1669 switching adaptive control for time varying discrete systems. [7]Dougherty D.Cooper D.A practical multiple model adaptive IEEE Trans Autom Control,2000.45(4):752 (上接第79页) Metrol Sin,200516(3):200 (胡亮，段发阶，丁克勤，等.基于线阵CCD钢板表面缺陷在 参考文献 线检测系统的研究.计量学报，2005,26(3)：200) [1]Liu Z.Wu J.Zhang H.Design and practice of the hot strip sur- [5]Lian Z G.Xu K.Xu J W.3D detection technique for surface de- face quality inspection system.BAOSTEEL Technol,2005.13 fects of steel plates hased on linear laser.J Univ Sci Technol Bei- (6):57 jing,2004,26(12):662 (刘钟，吴杰，张华.热轧带钢表面质量检测系统的工程设计 (梁治国，徐科，徐金梧.基于线型激光的钢板表面缺陷三维 与实践.宝钢技术，2005,13(6)：57) 检测技术.北京科技大学学报，2004,26(12)：662) [2]David G.Park.Practical application of on line hot strip inspection [6]Xu K.Xu J W,LuS L.et al.Research on automatic surface in- system at Hoogovens.Iron Steel Eng.1995.72(7):40 spection system for cold rolled strips.Iron Steel.2000.35(10): [3]Ceracki P.Reizig HJ.Ulrich.et al.Online inspection of hot 63 rolled strip.MPT Int.2000.23(4):1 (徐科，徐金梧，鹿守理，等.冷轧带钢表面自动监测系统的 [4]Hu L.Duan F J.Ding K Q,et al.Study on in-line surface defect 研究.钢铁，2000,35(10)：63) detection system or steel strip based on linear CCD sensor.Acta
（李树英许茂增．随机系统的滤波与控制．北京：国防工业出 版社1991） ［4］ Li X R．A Recursive multiple model approach to noise identification．IEEE T rans Aerosp Electron Syst199430（3）：671 ［5］ Narendra K SBalakrisham．Improving transient response of adaptive control system using multiple model and switching． IEEE T rans A utom Control199439（9）：1861 ［6］ Narendra K SXiang C．Adaptive control of discrete-time systems using multiple models．IEEE T rans A utom Control200045 （9）：1669 ［7］ Dougherty DCooper D．A practical multiple model adaptive strategy for multivariable model predictive control．Control Eng Pract200311（6）：649 ［8］ Böling J MSeborg D EHespanha J P．Mult-i model adaptive control of a simulated pH neutralization process． Control Eng Pract200715（6）：663 ［9］ LI X LWang W．Multiple Model A daptive Control．Beijing： Science Press2001 （李晓理王伟．多模型自适应控制．北京：科学出版社2001） ［10］ Zhivoglyadov PMiddleton R HFu M Y．Localization based switching adaptive control for time-varying discrete systems． IEEE T rans A utom Control200045（4）：752 （上接第79页） 参 考 文 献 ［1］ Liu ZWu JZhang H．Design and practice of the hot strip surface quality inspection system．BAOSTEEL Technol200513 （6）：57 （刘钟吴杰张华．热轧带钢表面质量检测系统的工程设计 与实践．宝钢技术200513（6）：57） ［2］ David GPark．Practical application of on-line hot strip inspection system at Hoogovens．Iron Steel Eng199572（7）：40 ［3］ Ceracki PReizig H JUlrichet al．On-line inspection of hot rolled strip．MPT Int200023（4）：1 ［4］ Hu LDuan F JDing K Qet al．Study on in-line surface defect detection system or steel strip based on linear CCD sensor．Acta Metrol Sin200516（3）：200 （胡亮段发阶丁克勤等．基于线阵 CCD 钢板表面缺陷在 线检测系统的研究．计量学报200526（3）：200） ［5］ Lian Z GXu KXu J W．3D detection technique for surface defects of steel plates based on linear laser．J Univ Sci Technol Beijing200426（12）：662 （梁治国徐科徐金梧．基于线型激光的钢板表面缺陷三维 检测技术．北京科技大学学报200426（12）：662） ［6］ Xu KXu J WLu S Let al．Research on automatic surface inspection system for cold rolled strips．Iron Steel200035（10）： 63 （徐科徐金梧鹿守理等．冷轧带钢表面自动监测系统的 研究．钢铁200035（10）：63） ·104· 北 京 科 技 大 学 学 报 第30卷
