本文關(guān)鍵詞：基于譜殘差視覺(jué)顯著性的帶鋼表面缺陷檢測(cè)

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【摘要】：針對(duì)帶鋼表面缺陷檢測(cè)實(shí)時(shí)性要求高,采集的圖像易受光照環(huán)境影響且缺陷特征弱等因素影響,提出一種基于譜殘差視覺(jué)注意模型的帶鋼表面缺陷在線檢測(cè)算法。首先,提出改進(jìn)同態(tài)濾波方法對(duì)圖像預(yù)處理,去除光照不均勻的影響,改善后續(xù)的分割結(jié)果。然后,構(gòu)建譜殘差視覺(jué)注意模型,通過(guò)對(duì)數(shù)頻譜曲線差分得到缺陷顯著圖像。最后,提出加權(quán)馬氏距離方法對(duì)顯著圖像閾值化增強(qiáng),并利用連通區(qū)域標(biāo)記法,標(biāo)記出原帶鋼圖像的缺陷位置。對(duì)提出的算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果顯示:該算法檢測(cè)速度快,單幅圖像平均檢測(cè)耗時(shí)僅37.6ms,滿足帶鋼在線實(shí)時(shí)檢測(cè)要求。在同一缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)與灰度投影法,多尺度Gabor邊緣檢測(cè)法和隱馬爾可夫樹模型法進(jìn)行了性能對(duì)比,結(jié)果表明:本文算法對(duì)帶鋼常見8類缺陷類型,平均檢測(cè)率達(dá)到了95.3%,且漏檢率和誤檢率較低,有效性高于對(duì)比算法。
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;河北科技大學(xué);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61403119,No.61203275) 河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.F2014202071) 天津市特派員科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(No.15JCTPJC55500)
【分類號(hào)】：TG335.56;TP391.41
【正文快照】： 1引言作為鋼鐵產(chǎn)業(yè)的一種重要產(chǎn)品,冷軋帶鋼是現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的必備原材料。帶鋼在汽車制造、航空航海、精密儀表、電器生產(chǎn)等行業(yè)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。帶鋼表面缺陷會(huì)嚴(yán)重影響帶鋼表面的冷彎、焊接性、表面光潔度等性能,進(jìn)而將影響最終的產(chǎn)品性能。因此,帶鋼表面缺陷快速、

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1164120