本文選題：冷軋帶鋼 + 表面缺陷�。� 參考：《儀表技術(shù)與傳感器》2017年01期

【摘要】：針對現(xiàn)有帶鋼表面質(zhì)量檢測技術(shù)的缺陷檢測精度與識別率不高的問題,以及冷軋帶鋼生產(chǎn)線的實際運行環(huán)境,設(shè)計了一套帶鋼表面缺陷實時檢測系統(tǒng),從系統(tǒng)整體設(shè)計、硬件結(jié)構(gòu)、軟件開發(fā)和檢測分類算法等方面進行了深入的分析與研究。采用模塊化軟件設(shè)計理念、基于譜殘差視覺顯著性缺陷快速檢測方法以及多分類器融合框架,實現(xiàn)了對帶鋼表面常見的孔洞、擦傷、氧化、邊裂等不同類型和不同等級的缺陷進行精確、實時的檢測與分類。實驗結(jié)果表明:該算法缺陷檢測率為94.68%,缺陷識別率達到了93.5%,單幅圖像缺陷檢測耗時僅為37.6 ms,符合當下高速運動帶鋼快速檢測的需求。
[Abstract]:Aiming at the problem that the defect detection accuracy and recognition rate of the existing strip surface quality detection technology are not high, and the actual operating environment of cold rolled strip production line, a real-time detection system for strip surface defect is designed, which is designed from the whole system. The hardware structure, software development and detection and classification algorithm are deeply analyzed and studied. Based on the concept of modular software design and the fast detection method of spectral residual visual saliency defect and the fusion framework of multi-classifier, the common holes, scratches and oxidation on the steel strip surface are realized. Accurate, real-time detection and classification of defects of different types and levels, such as edge cracks. The experimental results show that the algorithm has a defect detection rate of 94.68, a defect recognition rate of 93.5and a single image defect detection time of only 37.6 Ms, which meets the needs of high-speed moving strip steel rapid detection.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學控制科學與工程學院;河北科技大學;
【基金】：國家自然科學基金項目(61403119、61203275) 河北省自然科學基金項目(F2014202071) 河北省高等學�？茖W技術(shù)研究項目(YQ2013036) 天津市特派員科技計劃項目(15JCTPJC55500)
【分類號】：TG335.5;TP391.41

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