冷軋帶鋼表面缺陷圖像檢測關鍵技術的研究.pdf

1、冷軋帶鋼表面缺陷檢測技術是鋼鐵企業(yè)提高產(chǎn)品市場競爭力，改進生產(chǎn)工藝的關鍵技術之一。目前，傳統(tǒng)的表面缺陷檢測技術正逐漸被淘汰，取而代之的是基于機器視覺的表面缺陷檢測技術，該技術已經(jīng)成為帶鋼表面缺陷檢測的主流技術。在20世紀末，歐美一些發(fā)達國家相繼研究成功了基于機器視覺的表面缺陷檢測系統(tǒng)。我國對這項技術的研究由于受到表面缺陷檢測速度、圖像處理速度等方面因素的制約，到目前為止尚無成功應用的系統(tǒng)，這在一定程度上影響了我國冷軋帶鋼產(chǎn)品的市場競爭力

2、，不利于提高帶鋼產(chǎn)品的附加值。
　　在機器視覺表面缺陷檢測技術中圖像處理算法繁多且復雜，而且當采用專用ASIC芯片或通用微處理器實現(xiàn)圖像處理系統(tǒng)時，存在著靈活性和處理效率相互制約的問題。采用專用ASIC電路可以高速、可靠的實現(xiàn)圖像處理，但是這種專用電路靈活性差，開發(fā)周期長，芯片設計比較復雜。通用微處理器（如計算機、DSP等）可以靈活的實現(xiàn)不同的圖像處理算法，但是這種實現(xiàn)方法受到其處理器架構的制約，在實時性要求高的應用中，多采用并行

3、處理器陣列來實現(xiàn)，使得系統(tǒng)龐大、價格昂貴、維護復雜。針對這些問題，本文研究了基于FPGA硬件平臺的動態(tài)可重構技術，以及多IP核的圖像并行處理技術，使得系統(tǒng)以較少的硬件資源實現(xiàn)比較復雜的功能，在提高系統(tǒng)執(zhí)行速度的同時降低成本。
　　分析了表面缺陷圖像噪聲來源及類型，在研究了基于偏微分方程圖像去噪模型的基礎上，選擇了能夠滿足對比不變性和仿射不變性條件的AMSS(Affine Morphological Scale Space)方程對表

4、面缺陷圖像進行濾波處理，有效地去除缺陷圖像中的噪聲信息。采用有限差分法求解AMSS方程，并且分析了迭代步長和尺度參數(shù)對濾波效果的影響，改進了對稱交叉熵的定義形式，提出了基于改進對稱交叉熵的迭代停止準則，避免了依靠人為觀察濾波結果，選擇濾波尺度參數(shù)的問題，拓寬了基于AMSS方程圖像濾波方法的應用領域，改善了表面缺陷圖像預處理的效果。
　　冷軋帶鋼表面缺陷由于受到帶鋼材質(zhì)以及缺陷形成機理的影響，在缺陷與正常帶鋼之間普遍存在著過渡區(qū)域，

5、同時該區(qū)域有助于識別帶鋼表面缺陷的類型，因而提出了基于過渡區(qū)的局部閾值圖像分割方法。該方法充分利用了缺陷的過渡區(qū)信息，克服了局部閾值分割方法中子圖像大小影響圖像分割效果的問題，提高了缺陷分割的準確性和完整性。提取了缺陷的灰度特征、基于灰度共生矩陣的紋理特征和不變矩特征，采用核主成分分析的方法對缺陷同種特征進行抽取，降低了缺陷同種特征之間的相關性?；谛畔⑷诤侠碚?，將缺陷特征組合，采用偏最小二乘法分析組合特征，降低組合特征中相同缺陷不同種

6、類特征之間的相關性，使得組合特征能夠更加準確、有效的描述缺陷。
　　研究了支持向量機分類理論，分析了基于支持向量機的多類分類方法，將一類支持向量機多類分類的方法與不確定性理論相結合，設計了缺陷分類器并進行了分類實驗，在有限樣本的情況下，采用不同特征組合，使分類的準確率最高達到95％。研制了可重構圖像并行處理系統(tǒng)，并且在系統(tǒng)中實現(xiàn)了表面缺陷圖像的預處理和分割算法，提高了圖像處理算法的運算速度，使得圖像處理系統(tǒng)的實時處理速度可以達到3