板帶鋼缺陷圖像的多體分類(lèi)模型及識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、隨著市場(chǎng)變化及其結(jié)構(gòu)的調(diào)整，高品質(zhì)的板帶鋼在鋼鐵工業(yè)中的地位日益重要。它在汽車(chē)、家電、造船、航空航天等相關(guān)領(lǐng)域有重要應(yīng)用并且需求量上升迅猛。由于連鑄鋼坯、軋制設(shè)備、加工工藝等多方面的原因，會(huì)導(dǎo)致板帶鋼表面出現(xiàn)焊縫、夾雜、抬頭紋、氧化皮、結(jié)疤、輥印、刮傷等多種類(lèi)型的缺陷。這些缺陷的存在，一方面降低了產(chǎn)品的抗腐蝕性、耐磨性和疲勞強(qiáng)度等性能，另一方面也使其無(wú)法應(yīng)用于外觀要求較高的領(lǐng)域。雖然我國(guó)的鋼鐵產(chǎn)量居世界第一，但每年卻需要大量進(jìn)口高品質(zhì)的

2、鋼板。提高板帶鋼表面缺陷的檢測(cè)與控制水平，具有重要的戰(zhàn)略意義。模式識(shí)別是基于圖像信息的檢測(cè)技術(shù)的重要步驟。目前應(yīng)用于板帶鋼表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的模式識(shí)別方法存在環(huán)節(jié)眾多、識(shí)別率低、識(shí)別速度較慢、推廣性差、適應(yīng)性差等不足。其原因主要在于：就研究對(duì)象的特征而言，一方面不同類(lèi)缺陷的圖像在特征上并不存在很明確的界限，另一方面，同一類(lèi)缺陷的圖像在特征上存在較大差異；就常用模式分類(lèi)方法而言，其分類(lèi)機(jī)制與特征空間中類(lèi)別的分布特性在表現(xiàn)方式、尺度、擴(kuò)張性等

3、方面存在的多種不一致，產(chǎn)生了聚類(lèi)中心周?chē)衅渌?lèi)別雜點(diǎn)、擬合劃分面切開(kāi)同類(lèi)樣本等問(wèn)題，增加了誤識(shí)的可能。對(duì)于以上存在的問(wèn)題，可以通過(guò)構(gòu)建適應(yīng)性良好的分類(lèi)模型加以解決。因此，本文在分類(lèi)模型及具體的分類(lèi)器實(shí)現(xiàn)方法上展開(kāi)研究，具體研究?jī)?nèi)容和取得成果如下：
　　 (1)對(duì)模式分類(lèi)機(jī)制進(jìn)行深入研究，總結(jié)分析目前常用的分類(lèi)方法存在的問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題，提出類(lèi)別的本征空間和認(rèn)知空間的概念，進(jìn)而提出與類(lèi)別在認(rèn)知空間的分布狀態(tài)的一致性較好的以多

4、個(gè)單一類(lèi)別的擴(kuò)張?bào)w為基本元素的多體分類(lèi)模型，給出了該模型的具體構(gòu)建方法。通過(guò)理論分析和實(shí)例分析表明該模型與常用方法相比的在分類(lèi)機(jī)制上優(yōu)越性。
　　 (2)結(jié)合多體分類(lèi)模型，對(duì)傳統(tǒng)SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，提出了WTM-SOFM分類(lèi)法。該方法采用跟蹤SOFM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練歷史軌跡的方式克服了SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)類(lèi)別間隔狹小或空間怠點(diǎn)分類(lèi)能力的不足。實(shí)驗(yàn)研究表明它相比SOFM具有更強(qiáng)的邊界沖突調(diào)解及邊界擴(kuò)張能力。
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