基于數(shù)字濾波器的冷軋帶鋼表面缺陷分割算法研究.pdf

1、冷軋帶鋼表面圖像背景極其復(fù)雜,作者研究的冷軋帶鋼表面圖像涉及到冷軋鋼板,鍍鋅板等等。由于缺乏通用的分割理論,現(xiàn)已提出的分割算法很難找到一種即適合于分割冷軋鋼板表面缺陷圖像又適合于分割鍍鋅板表面缺陷圖像。鑒于當(dāng)前大型鋼鐵廠對冷軋帶鋼表面質(zhì)量自動檢測系統(tǒng)的性能要求的提高,作者提出了基于數(shù)字濾波器方法的冷軋帶鋼表面缺陷圖像分割算法。在對比和分析了當(dāng)前用于圖像缺陷分割領(lǐng)域的常用方法后,作者把優(yōu)化濾波器的方法引入缺陷圖像分割。構(gòu)造并實現(xiàn)了優(yōu)化濾波

2、器,并給出了實驗結(jié)果。用大量有代表性的冷軋帶鋼生產(chǎn)線現(xiàn)場圖片做實驗,對優(yōu)化濾波器方法的魯棒性及分割性能做了深入分析。同時構(gòu)造并實現(xiàn)了Gabor濾波器,并給出了實驗結(jié)果。通過兩種方法的對比得到如下結(jié)論:優(yōu)化濾波器對于冷軋鋼板和鍍鋅板具有良好的適用性,用該方法可以滿足冷軋帶鋼表面缺陷圖像的分割。Gabor濾波器的適用性不是很理想。在計算復(fù)雜度方面,Gabor濾波器要優(yōu)于優(yōu)化濾波器,特別是對于模板(mask)比較大的時候更明顯。缺陷圖像的分割