本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冷軋帶鋼表面缺陷檢測與分類技術(shù)研究

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【摘要】：質(zhì)量控制在鋼鐵生產(chǎn)中的意義日趨顯著,帶鋼的表面缺陷是影響帶鋼質(zhì)量的重要因素,對帶鋼進(jìn)行表面缺陷檢測對于提高帶鋼的質(zhì)量具有非常重要的作用。傳統(tǒng)的人工檢測的方法不能得到令人滿意的檢測結(jié)果,因此研究和開發(fā)帶鋼表面缺陷檢測系統(tǒng)已經(jīng)成為鋼鐵企業(yè)的共識。 本文對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冷軋帶鋼表面缺陷檢測和分類技術(shù)進(jìn)行了研究,給出了冷軋帶鋼表面缺陷檢測技術(shù)的總體設(shè)計方案,對系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)和軟件流程進(jìn)行了介紹,并著重討論了冷軋帶鋼表面缺陷檢測和分類的算法。其主要工作包括以下幾個方面: 1. 根據(jù)帶鋼表面缺陷檢測系統(tǒng)的技術(shù)要求,提出系統(tǒng)的總體設(shè)計方案。 2. 研究和開發(fā)了系統(tǒng)的缺陷檢測方法,并用從生產(chǎn)線上采集的冷軋帶鋼樣本對該方法進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,該方法可以有效的檢測六種本文所研究的冷軋帶鋼表面缺陷,檢出率達(dá)到90%。 3. 討論了系統(tǒng)提取的特征量類型,實(shí)驗(yàn)證明這些特征量對缺陷的分類非常有效。 4. 研究和開發(fā)了系統(tǒng)的缺陷分類方法,用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了系統(tǒng)的分類器。通過實(shí)驗(yàn)證明本文的缺陷分類方法可以有效地識別本文所研究的冷軋帶鋼表面缺陷類型,識別率達(dá)到90%。 在帶鋼表面缺陷檢測中,采用圖像處理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,是一種比較新的方法,它擁有其他方法所不具有的優(yōu)點(diǎn),檢定精度、效率都較高。并且在以后的生產(chǎn)實(shí)踐中,這種方法可以根據(jù)需要進(jìn)行相應(yīng)的擴(kuò)展。
【關(guān)鍵詞】：缺陷檢測 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 冷軋帶鋼 圖像處理 機(jī)器視覺
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2005
【分類號】：TG335
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目錄6-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 冷軋帶鋼表面缺陷檢測技術(shù)的意義9-10
• 1.2 冷軋帶鋼表面缺陷檢測技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀10-12
• 1.3 課題的來源12-13
• 1.4 課題的研究內(nèi)容13-14
• 第二章 冷軋帶鋼表面缺陷檢測技術(shù)的總體方案設(shè)計14-22
• 2.1 系統(tǒng)檢測的常見缺陷類型14-17
• 2.2 系統(tǒng)的總體設(shè)計方案17
• 2.3 系統(tǒng)的硬件設(shè)計方案17-19
• 2.4 系統(tǒng)的軟件設(shè)計方案19-21
• 2.5 本章小結(jié)21-22
• 第三章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)22-32
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念22-24
• 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算特點(diǎn)24-25
• 3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)25-28
• 3.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式26
• 3.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則26-28
• 3.4 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型28-31
• 3.5 本章小結(jié)31-32
• 第四章 冷軋帶鋼表面缺陷檢測技術(shù)研究32-56
• 4.1 特征向量的提取32-33
• 4.2 主元分析33-37
• 4.2.1 奇異值分解(SVD)定理34-35
• 4.2.2 基于SVD 的主元分析35
• 4.2.3 主元個數(shù)的選擇35-36
• 4.2.4 特征向量的降維結(jié)果36-37
• 4.3 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計37-43
• 4.3.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計37-39
• 4.3.2 雅克比算法39-42
• 4.3.3 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和使用42-43
• 4.4 缺陷區(qū)域的分割43-45
• 4.4.1 連通成分標(biāo)記法的算法43-45
• 4.4.2 缺陷區(qū)域的分割45
• 4.5 實(shí)驗(yàn)45-54
• 4.5.1 訓(xùn)練樣本的獲取45
• 4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果45-52
• 4.5.3 算法比較52-54
• 4.6 本章小結(jié)54-56
• 第五章 冷軋帶鋼表面缺陷分類技術(shù)研究56-67
• 5.1 特征選取56-63
• 5.1.1 形態(tài)特征58-60
• 5.1.2 灰度特征60-61
• 5.1.3 紋理特征61-63
• 5.2 基于BP 網(wǎng)絡(luò)的分類器的設(shè)計63-65
• 5.2.1 分類器的設(shè)計63-64
• 5.2.2 BP 網(wǎng)絡(luò)分類器設(shè)計時應(yīng)該考慮的問題64
• 5.2.3 BP 網(wǎng)絡(luò)分類器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)64-65
• 5.3 缺陷的識別過程65
• 5.4 實(shí)驗(yàn)65-66
• 5.4.1 訓(xùn)練樣本的獲取65-66
• 5.4.2 分類器的測試結(jié)果66
• 5.6 本章小結(jié)66-67
• 第六章 總結(jié)67-68
• 致謝68-69
• 參考文獻(xiàn)69-72
• 個人簡歷、在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表論文72

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