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

【摘要】：針對現(xiàn)有帶鋼表面缺陷檢測方法檢測率低,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算法。首先通過實驗獲取Gabor濾波器一組最優(yōu)參數(shù),對采集到的樣本圖像做Gabor模板卷積,得到邊緣圖像。然后對圖像像素點進(jìn)行加權(quán)處理,重新估計馬氏距離的協(xié)方差矩陣,增大感興趣區(qū)域像素點權(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。實驗對比表明本文提出的帶鋼缺陷檢測新算法檢測率為94.13%,漏檢率為4.87%,驗證了算法的有效性。
[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】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61203275,61403119) 河北省自然科學(xué)基金項目(F2014202071) 河北省高等學(xué)�？茖W(xué)技術(shù)研究項目(YQ2013036) 天津市特派員科技計劃項目(15JCTPJC55500)資助
【分類號】：TG115.28;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1926358