本文選題：缺陷檢測(cè) + Gabor�。� 參考：《電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)》2016年05期

【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有帶鋼表面缺陷檢測(cè)方法檢測(cè)率低,難以滿足高質(zhì)量帶鋼生產(chǎn)的需求。本文融合Gabor小波變換和加權(quán)馬氏距離閾值化方法,提出了一種新的帶鋼缺陷檢測(cè)算法。首先通過實(shí)驗(yàn)獲取Gabor濾波器一組最優(yōu)參數(shù),對(duì)采集到的樣本圖像做Gabor模板卷積,得到邊緣圖像。然后對(duì)圖像像素點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)處理,重新估計(jì)馬氏距離的協(xié)方差矩陣,增大感興趣區(qū)域像素點(diǎn)權(quán)重,得到任意灰度值樣本與總體樣本加權(quán)的馬氏距離,增強(qiáng)了目標(biāo)缺陷的邊緣特征。最后利用連通區(qū)域標(biāo)記法,搜索并標(biāo)記帶鋼缺陷位置,完成了缺陷檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)對(duì)比表明本文提出的帶鋼缺陷檢測(cè)新算法檢測(cè)率為94.13%,漏檢率為4.87%,驗(yàn)證了算法的有效性。
[Abstract]:It is difficult to meet the demand of high quality strip production due to the low detection rate of the existing methods for detecting the surface defects of strip steel. In this paper, a new defect detection algorithm for strip steel is proposed by combining Gabor wavelet transform with weighted Markov distance thresholding method. Firstly, the optimal parameters of Gabor filter are obtained by experiments, and the image is convoluted by Gabor template to obtain the edge image. Then the pixels of the image are weighted, and the covariance matrix of the Markov distance is reestimated to increase the pixel weight of the region of interest, and the weighted Markov distance between the sample of arbitrary gray value and the total sample is obtained. The edge feature of the target defect is enhanced. Finally, the defect location of steel strip is searched and marked by the method of connected area marking, and the defect detection is completed. The experimental results show that the detection rate of the new algorithm is 94.133.The rate of missing detection is 4.87. the validity of the algorithm is verified.
【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(61203275,61403119) 河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(F2014202071) 河北省高等學(xué)�？茖W(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(YQ2013036) 天津市特派員科技計(jì)劃項(xiàng)目(15JCTPJC55500)資助
【分類號(hào)】：TG115.28;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1926358