基于改進DAGSVM的鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)設計與實現(xiàn).pdf

1、鋼板的廣泛應用提高了對鋼板質(zhì)量要求的標準。在實際的生產(chǎn)過程中，缺陷常常出現(xiàn)在鋼板的表面、內(nèi)部以及邊緣等地方，其中鋼板表面缺陷更為常見，較為復雜?，F(xiàn)有的大多數(shù)鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)不能準確地檢測出實際生產(chǎn)過程中的缺陷信息，在造成經(jīng)濟損失的同時，也不利于生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展。因此，結(jié)合生產(chǎn)實踐，在現(xiàn)有鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)的理論與實踐基礎上，必須深入研究鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)，提高系統(tǒng)檢測的準確率。
　　鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)中，圖像采集是缺陷檢

2、測的基礎。高質(zhì)量的圖像不但可以簡化缺陷檢測算法的復雜程度，還可以加快缺陷檢測速度，對提高鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)的檢測效率具有重要的意義。為了獲得高質(zhì)量的鋼板缺陷圖像，論文對現(xiàn)有的鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)的圖像采集模塊進行了改進設計，首先分析了常用的光源照明模塊存在的不足，采用激光照明模塊，避免因光照不均以及光照角度不合理而導致圖像質(zhì)量不高的問題；然后對現(xiàn)有的面陣CCD（Charge Coupled Device）和線陣CCD成像模塊進行了分析

3、比較，根據(jù)鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)線陣CCD攝像機選型的要求，選取合適的線陣CCD攝像機來獲取高質(zhì)量的鋼板圖像。
　　針對現(xiàn)有的鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)檢測速度慢、檢測準確度低的問題，論文設計了一種基于改進有項無環(huán)支持向量機（DAGSVM）鋼板表面缺陷檢測方法。首先分析了鋼板缺陷圖像的特征，提出了預分類處理的方法，將缺陷圖像的直方圖分區(qū)域進行圖像增強，獲取較為準確的缺陷目標，然后統(tǒng)一進行圖像處理，加快了缺陷檢測的速度；由于鋼板缺陷特征比較

4、復雜，不同類別的缺陷之間不一定存在分明的界限，提出了將模糊思想加入分類器的設計中，運用量子行為粒子群（QPSO）算法全局尋優(yōu)的特點彌補模糊C-均值聚類（FCM）算法的不足，獲得最優(yōu)的聚類中心，并將其運用到DAGSVM分類器中，識別出不同類型的缺陷，獲得準確的檢測結(jié)果，并將缺陷檢測的信息以人機交互的界面展示給操作人員。
　　選取鋼板生產(chǎn)現(xiàn)場的缺陷圖像作為系統(tǒng)測試的數(shù)據(jù)，實驗數(shù)據(jù)表明，基于改進DAGSVM鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)可以提高鋼