現存するシームレス鋼管の表面欠陥検出方法は、ラベル付きサンプルへの依存、単一の感知モード、高コストなハードウェア、および産業現場での検査効率と精度の両立が難しいという課題に対し、線状レーザースキャンに基づく2次元と3次元の融合欠陥検出方法を提案する。まず、光路設計を活用して鋼管表面データを取得し、グレースケール情報と深度情報のピクセル単位の整合を実現する。次に、相対比値法を提案し、複雑な照明環境下での鋼管の反射係数キャリブレーション問題を回避し、パラメトリック基準テンプレート生成機構を構築し、多様な管径の自動認識と大量再利用を可能にする。さらに、複雑な検出環境に対して、層別相対位置計算戦略を提案し、コンベヤの振動による検査干渉を抑制する。最後に、グレースケールテクスチャと幾何学的偏差の二重照合アルゴリズムを介して、溝、へこみ、穿孔、酸化皮膜などの典型的欠陥を識別する。実験結果は、システムの総合検出精度が99.40％に達し、搬送速度1.2 m/sの条件下で0.50 mmレベルの微小欠陥を効果的に識別できることを示している。設計されたシステムは鋼管の外表面全域検査を可能にし、産業現場のオンライン検査における精度およびリアルタイム性の要求を満たす。

鋼管表面;欠陥検出;線状レーザー;3Dビジョン;管径測定