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文檔簡介
1、帶鋼作為鋼鐵工業(yè)的重要產(chǎn)品,其已經(jīng)成為國防裝備、汽車制造、航空航天等領(lǐng)域的必需原材料。帶鋼表面質(zhì)量的好壞對最終產(chǎn)品的性能影響很大,因此努力改善帶鋼表面性能,提高帶鋼表面質(zhì)量具有重要的意義。本文以國內(nèi)某大型鋼鐵集團(tuán)冷態(tài)熱軋鋼板表面質(zhì)量檢測為背景,設(shè)計(jì)了帶鋼表面質(zhì)量在線檢測系統(tǒng),借助于圖像處理和模式識別技術(shù)實(shí)現(xiàn)了帶鋼表面缺陷的高精度、自動化檢測。
本研究主要內(nèi)容包括:①在圖像預(yù)處理階段,重點(diǎn)研究了常用的去光照不均算法,并根據(jù)實(shí)驗(yàn)對
2、比確定了最佳的去光照不均方案,為后續(xù)圖像的缺陷檢測奠定重要基礎(chǔ)。針對現(xiàn)場粉塵噪聲等引入的干擾影響,結(jié)合實(shí)驗(yàn)分析了常用的圖像去噪方法的濾波效果,并最終選擇具有保邊緣功能的雙邊濾波作為濾波處理的方法,通過實(shí)驗(yàn)表明該方法具有更好的圖像去噪能力,而且均方和誤差更小。②分析了不同的邊緣檢測算法和分割技術(shù),通過實(shí)驗(yàn)確定采用 Kirsch邊緣檢測算法,并針對所采集圖片缺陷特點(diǎn),提出了一種高效的缺陷分割算法,能夠準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)目標(biāo)缺陷區(qū)域與背景的分離。③通
3、過研究ROI區(qū)域的合并規(guī)則,比較現(xiàn)有的幾種合并規(guī)則,針對存在的合并不充分需要二次合并的問題,提出優(yōu)化的 ROI合并規(guī)則,很好的解決了這一問題。④根據(jù)特征向量的類可分離性準(zhǔn)則和仿射不變性準(zhǔn)則,提取了灰度特征、幾何形狀特征和投影特征等,然后運(yùn)用主成分分析法進(jìn)行降維,將降維之后的特征作為分類器的輸入,為缺陷識別奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。⑤基于SVM的分類器具有分類能力好,收斂速度快等優(yōu)點(diǎn),設(shè)計(jì)了針對本系統(tǒng)的SVM缺陷識別分類器,分類實(shí)驗(yàn)表明:該分類器
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