鋼管作為原材料，廣泛應用于石油、化工、電力、船舶、汽車等行業(yè)。機器視覺檢測專題， 近年來，經(jīng)濟全球化的發(fā)展對企業(yè)對產(chǎn)品質(zhì)量提出了更高的要求，鋼管表面存在缺陷會嚴重影響其使用壽命，同時在設備的部分關鍵位置，使用劣質(zhì)鋼管存在安全隱患，嚴重威脅人員生命，給企業(yè)帶來財產(chǎn)損失因此，為了控制鋼管的質(zhì)量，有關企業(yè)對其進行質(zhì)量檢測，但檢測措施通常是人工實現(xiàn)的，不能實現(xiàn)快速、準確的缺陷檢測。

在鋼管生產(chǎn)過程中，由于原材料、軋制設備和加工工藝等多方面的原因，其表面會出現(xiàn)劃痕、輥痕、鐵皮、表面夾雜、孔洞、裂紋、麻面等不同類型的缺陷。 這些缺陷不僅嚴重影響產(chǎn)品的外觀，還會降低產(chǎn)品的耐腐蝕性、耐磨性、疲勞強度等性能，給企業(yè)的發(fā)展帶來不利影響，同時也增加了以鋼管為原材料的下游產(chǎn)品在使用中的安全隱患。 表面缺陷區(qū)具有應力集中、受力弱的特點，同時性能突變、疲勞損傷和銹蝕往往集中在該區(qū)，大大降低了鋼管在復雜惡劣環(huán)境下的工作性能。 檢查鋼管表面存在的缺陷區(qū)域，及時發(fā)現(xiàn)缺陷，對調(diào)整生產(chǎn)工藝、改善設備狀態(tài)提供依據(jù)具有重要意義。

目前鋼管表面缺陷的檢測多采用人工方式實現(xiàn)，人工方式依賴現(xiàn)場經(jīng)驗且效率低下，受現(xiàn)場環(huán)境影響，勞動強度大，容易發(fā)生漏檢和誤檢現(xiàn)象，不能全面反應鋼管表面質(zhì)量，檢測實時性差，檢測種類繁多隨著計算機水平的發(fā)展和人工智能領域的興起，機器視覺技術得到廣泛應用，采用機器視覺方法可以有效彌補人工檢測不足，且檢測精度高，可以為智能制造提供更多的數(shù)據(jù)平臺。

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