项目概述针对生产线目前存在的钢卷缺陷检测问题，开展智能化无人检测，实现钢卷缺陷无人干预智能检测，并与主生产线的数据交互与协作，提升钢卷的检测效率和缺陷识别度。要求依托现有钢卷自动化生产线，实现钢卷的尺寸检测与缺陷识别，为后台操作人员快速提供检测结果、同步生成检测报告，为进一步生产线管控提供检测数据支持。钢卷的参数如下：带钢厚度：0.35～0.65mm；钢卷宽度：800～1300mm；钢卷外径：1100～2100mm；钢卷内径：508mm；标签位置：来料方向的前部偏操作侧；标签大小/内容：150mm（L）×100mm（W），ASCⅡ字符、一维条码、二维码等；生产节奏：≥15分钟/卷。
端面缺陷检测
（1）实现钢卷边损检测与识别；
（2）实现钢卷边裂检测与识别；（3）实现头尾折叠、扁卷、松卷、塌卷的检测与识别。
卷形尺寸检查（1）实现钢卷内径测量，具备超出设定范围时报警功能；（2）实现钢卷外径测量，具备超出设定范围时报警功能；（3）实现钢卷塔型识别；（4）实现钢卷溢出边识别。
标签识别准确识别标签钢卷号，判定标签是否模糊，并与系统所发送钢卷号进行比对，若存在错卷进行报警。
系统简述
系统依托现有钢卷自动化生产线，集成六自由度机械手、高精度位移传感器、激光测距传感器、高性能工业相机、视觉检测与识别算法软件及安全围栏等软硬件系统，并通过检测数据融合分析、特征学习与缺陷识别，实现钢卷的尺寸与缺陷检测，为后台操作人员快速提供检测结果、同步生成检测报告，为进一步生产线管控提供检测数据支持。
视觉检测技术通过机器人带动视觉技术系统对到达检测位的钢卷的标签及两侧端部进行成像，并且通过对成像装置输出的图像信号进行识别和检测，确认缺陷检测结果。
标签识别
通过感应传感器判断钢卷所处位置，在其到达拍摄区域时，通过中控系统控制机器人对钢卷标签位置进行整体拍照，便于粗定位识别出条码大致位置。通过图像识别，中控系统驱动机械臂调整相机与钢卷间距离，移动到******聚焦位置，控制相机对条码信息进行拍照成像。通过对获取的图像进行全图图像搜索，划分条码和字符区域并对条码信息进行识别，同时判断图像中条码角度，根据角度信息对图像实现预处理，便于通过标准图像处理包实现对条形码、二维码、OCR的图像识别。
端面识别
通过中控系统控制机器人对端面进行环绕式拍摄，实现对钢卷端面各位置拍照成像。每拍摄一幅图像，记录当前机械人的位置，并对图像进行处理与分析。通过对钢卷图像进行图像分割，使图像转化为二值化图像，再通过边缘检测等算法得到目标钢卷的形状、轮廓等信息，进而进行快速扫描、识别与判定。通过识别的结果和拍摄时机器人的位置，可在整体图像中定位出钢卷上缺陷位置。