發(fā)布時間：2020-01-26 06:03

【摘要】：由于我國經(jīng)濟快速發(fā)展對電力的需求、電力傳輸?shù)膿p耗、能源地域結構和運輸矛盾等問題,致使我國近年來大力研制、發(fā)展特高壓電力傳輸電網(wǎng),從而形成變壓器、發(fā)電機、電工儀表等以硅鋼為基礎材料的相關設備需求快速增長,從而促使了硅鋼行業(yè)的快速發(fā)展。煉鋼廠生產(chǎn)的硅鋼帶是裸鋼,并不能直接用在電力設備上,須在鋼帶表面涂上絕緣涂層,絕緣涂層質(zhì)量的高低直接決定最終設備產(chǎn)品的質(zhì)量高低,因此在鋼帶生產(chǎn)流程中涂層表面缺陷檢測是其中一項重要的環(huán)節(jié),擔負著對生產(chǎn)鋼帶缺陷的檢測、質(zhì)量的評估以及價格的標定等任務,但是目前缺乏檢測具有涂層的鋼帶表面質(zhì)量的自動化設備,而使用傳統(tǒng)的人工檢測,由于鋼帶量大、速度快,導致該方法具有隨機性高、精度低、標準不一的特點。為了提高精度、統(tǒng)一標準,本文提出了基于機器視覺的硅鋼鋼帶表面涂層缺陷自動檢測的識別研究,進而開發(fā)低成本、高精度的硅鋼鋼帶表面缺陷自動檢測系統(tǒng)。本文是基于福建某硅鋼鋼帶生產(chǎn)廠商對硅鋼鋼帶表面缺陷自動檢測系統(tǒng)具有需求的條件下進行研究,主要通過圖像采集得到硅鋼鋼帶表面圖像,依據(jù)圖像處理相關理論技術對圖像進行預處理、缺陷分割,然后提取缺陷特征數(shù)據(jù),最后利用分類器實現(xiàn)缺陷分類,主要工作如下:首先是圖像采集系統(tǒng)的設計。通過光照空間散射特性理論分析,結合brdf光照模型設計合理的照明方案,使得采集到的硅鋼鋼帶圖像呈現(xiàn)亮度均勻狀態(tài),同時合理的選擇拍攝的工業(yè)相機,使其性能能夠滿足對快速傳輸中硅鋼鋼帶的圖像采集的需要。然后對采集到的圖像進行預處理。通過不同的濾波方式進而改進出一種保細節(jié)的復合濾波器完成圖像去噪處理,使得圖像盡可能的不受噪聲干擾;針對于圖像畸變情況,利用投影變換算法和雙線性灰度內(nèi)插算法完成圖像幾何校正操作;為了實現(xiàn)圖像邊緣處缺陷的完整檢測,利用序列相似度檢測算法和加權平均算法實現(xiàn)圖像拼接處理;通過統(tǒng)計無缺陷圖像灰度值與平均灰度值相減取絕對值然后累加所得到的結果,實現(xiàn)圖像是否為缺陷圖像的判斷;最后對缺陷圖像進行拉普拉斯銳化處理,進而得到紋理清晰的缺陷圖像,到此圖像預處理階段完成。接著對圖像的缺陷進行分割和特征提取。通過自適應canny邊緣檢測算法實現(xiàn)缺陷圖像的邊緣提取,然后利用圖像形態(tài)學算法對缺陷邊緣圖像進行修補和完善,接著利用掃描線種子填充算法實現(xiàn)缺陷區(qū)域的填充進而得到完整缺陷二值圖像,最后再利用輪廓跟蹤算法實現(xiàn)缺陷整體輪廓的完整提取,從而完成對應缺陷灰度圖像中缺陷的定位和分割;在完成缺陷分割后通過利用圖像各類特征的相關算法實現(xiàn)缺陷圖像的形狀特征、灰度特征、紋理特征的提取,清晰的得到各類缺陷的特征數(shù)值。最后對機器視覺的相關理論進行研究,建立關于硅鋼帶表面缺陷分類的BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器模型,并利用缺陷樣本的特征數(shù)值完成分類器的訓練和優(yōu)化,進而實現(xiàn)硅鋼鋼帶表面缺陷分類器的設計,使其能夠達到圖像缺陷的較精確分類。
【圖文】：

圖 1.1 初級硅鋼帶圖 1.2 涂層硅鋼鋼帶現(xiàn)在各個企業(yè)要求生產(chǎn)硅鋼鋼帶的生產(chǎn)線具備有對其表面缺陷進能力，從而生產(chǎn)出滿足各種需要的硅鋼鋼帶，同時產(chǎn)品使用者對硅鋼鋼量的要求也越來越高，所以必須足夠的重視表面的缺陷問題。只有加深帶表面缺陷的全方位檢測和識別，才能通過改進生產(chǎn)技術進而提高產(chǎn)品

圖 1.2 涂層硅鋼鋼帶各個企業(yè)要求生產(chǎn)硅鋼鋼帶的生產(chǎn)線具備有對其表面缺陷進而生產(chǎn)出滿足各種需要的硅鋼鋼帶，同時產(chǎn)品使用者對硅鋼鋼也越來越高，所以必須足夠的重視表面的缺陷問題。只有加深陷的全方位檢測和識別，才能通過改進生產(chǎn)技術進而提高產(chǎn)品際的要求。鋼帶作為軟磁材料，可以制作各種電機、發(fā)電機和變壓器的鐵于電子、電力和軍事等行業(yè)。根據(jù)硅鋼鋼帶的用途可以總結出品主要的不良影響包括:性，如果硅鋼鋼帶表面具有凹凸瑕疵，將會大大的影響變壓器填充系數(shù)；性，硅鋼鋼帶表面缺陷過多會影響后期變壓器等產(chǎn)品的性能和壽命；性，如果硅鋼鋼帶表面存在缺陷則會很大程度上影響表面絕緣
【學位授予單位】：東華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2573228