端面質(zhì)量是熱軋卷重要指標(biāo)之一,常見(jiàn)的缺陷有邊裂和邊損等。為了有效檢測(cè)這些缺陷,在熱軋卷模型圖片中模擬邊裂和邊損,先采用Gabor變換進(jìn)行紋理分析以檢測(cè)突出缺陷特征,再自定義搜索算法準(zhǔn)確定位缺陷位置,最終完成熱軋卷端面的質(zhì)量檢測(cè)。通過(guò)對(duì)邊裂和邊損圖片進(jìn)行模擬并識(shí)別,最后配合自定義的缺陷搜索算法,可以完成對(duì)缺陷的定位。 

【文章來(lái)源】：冶金自動(dòng)化. 2019,43(03)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

熱軋卷模型圖Fig．1Modelchartofhotrolledcoil

第3期劉繼丹，等:Gabor濾波在熱軋卷端面質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用圖1熱軋卷模型圖Fig．1Modelchartofhotrolledcoil這兩個(gè)實(shí)部和虛部公式都可以用于濾波運(yùn)算，實(shí)際的效果也比較接近。結(jié)合本文研究對(duì)象，經(jīng)過(guò)實(shí)際比對(duì)，通過(guò)參數(shù)調(diào)整，實(shí)部的濾波公式可以得到比較好的效果;而虛部的濾波公式在實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)某兩個(gè)角度有一定不連續(xù)性時(shí)，難以識(shí)別帶鋼是否連續(xù)，這就造成了識(shí)別的困難。因此本文采用了實(shí)部濾波公式。2．3正常模型圖像的Gabor濾波將圖1所示的單通道0～255灰度圖像分別嘗試取閾值47和53進(jìn)行二值化處理，結(jié)果只能區(qū)分出一定角度的扇形區(qū)域，而其他的部分幾乎全黑或者全白。因此，需要首先對(duì)模型圖像進(jìn)行Gabor濾波處理，而后再經(jīng)二值化后尋找條紋是否連續(xù)。圖像處理環(huán)境采用VisualStudio2017中的MFC編程框架，部分畫(huà)圖和計(jì)算公式采用OpenCV函數(shù)庫(kù)，其中使用OpenCV的計(jì)算公式主要有取冪運(yùn)算和二維濾波等。根據(jù)式(2)建立Gabor濾波內(nèi)核如圖2(a)所示。式(2)中，調(diào)節(jié)F和ν可以起到相同作用，實(shí)際F取槡2即為一個(gè)定值，經(jīng)過(guò)實(shí)際驗(yàn)證能夠取得較好效果的圖像，這時(shí)小波內(nèi)核的像素為131×131，這個(gè)取值與模型圖中明暗間隔條紋寬度有關(guān)，也就是說(shuō)熱軋帶鋼的寬度以及成像的距離等參數(shù)直接影響尺度參數(shù)的取值。文獻(xiàn)中σ一般取2π，實(shí)際應(yīng)用中σ影響Gabor內(nèi)核中條紋的灰度差，經(jīng)調(diào)整文中σ=1．6π，它影響著還原后條紋的連續(xù)型，若取值過(guò)小則卷積后圖像呈現(xiàn)過(guò)飽和，而取值過(guò)大卷積后圖像容易出現(xiàn)不連續(xù)情況。圖2(a)中的8個(gè)圖像分別是φ從0到2π間隔π/4取得的8?

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：3464858