基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冷軋帶鋼表面缺陷檢測(cè)與分類技術(shù)研究
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(cè)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(duì)帶鋼進(jìn)行表面缺陷檢測(cè)對(duì)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(cè)的方法不能得到令人滿意的檢測(cè)結(jié)果,因此研究和開(kāi)發(fā)帶鋼表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)成為鋼鐵企業(yè)的共識(shí)。 本文對(duì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冷軋帶鋼表面缺陷檢測(cè)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(cè)技術(shù)的總體設(shè)計(jì)方案,對(duì)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(cè)和分類的算法。其主要工作包括以下幾個(gè)方面: 1. 根據(jù)帶鋼表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的技術(shù)要求,提出系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)方案。 2. 研究和開(kāi)發(fā)了系統(tǒng)的缺陷檢測(cè)方法,并用從生產(chǎn)線上采集的冷軋帶鋼樣本對(duì)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(cè)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(duì)缺陷的分類非常有效。 4. 研究和開(kāi)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(guò)實(shí)驗(yàn)證明本文的缺陷分類方法可以有效地識(shí)別本文所研究的冷軋帶鋼表面缺陷類型,識(shí)別率達(dá)到90%。 在帶鋼表面缺陷檢測(cè)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(cè) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 冷軋帶鋼 圖像處理 機(jī)器視覺(jué)
【學(xué)位授予單位】:電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2005
【分類號(hào)】: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(cè)技術(shù)的意義9-10
- 1.2 冷軋帶鋼表面缺陷檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀10-12
- 1.3 課題的來(lái)源12-13
- 1.4 課題的研究?jī)?nèi)容13-14
- 第二章 冷軋帶鋼表面缺陷檢測(cè)技術(shù)的總體方案設(shè)計(jì)14-22
- 2.1 系統(tǒng)檢測(cè)的常見(jiàn)缺陷類型14-17
- 2.2 系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)方案17
- 2.3 系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)方案17-19
- 2.4 系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)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(jì)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(cè)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(gè)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(jì)37-43
- 4.3.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)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(jì)63-65
- 5.2.1 分類器的設(shè)計(jì)63-64
- 5.2.2 BP 網(wǎng)絡(luò)分類器設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)該考慮的問(wèn)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(shí)別過(guò)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(cè)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(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表論文72
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