發(fā)布時(shí)間：2022-01-04 22:12

　　隨著鋼鐵產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展,連鑄技術(shù)也已經(jīng)取得了很大的進(jìn)步與提升。但由于受拉速、保護(hù)渣性能、鋼液成分、振動(dòng)方法等因素的影響,鋼坯表面仍然有缺陷形成。目前,許多國內(nèi)外的鋼鐵企業(yè)在生產(chǎn)及檢測過程中,大量采用傳統(tǒng)的人眼觀察檢測裂紋的方式。這種檢測方式很容易受多種不確定的人為因素影響,無法避免漏檢和誤檢,直接導(dǎo)致鋼材的質(zhì)量降低,廢品、次品率增高,嚴(yán)重影響了生產(chǎn)效益。因此,防止連鑄板坯表面缺陷的產(chǎn)生,尤其是裂紋,對提高連鑄生產(chǎn)的效率以及產(chǎn)品質(zhì)量具有十分重要的意義。同時(shí)對連鑄板坯裂紋進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)也是目前各大鋼鐵企業(yè)迫切解決的課題之一。系統(tǒng)將紅外熱像技術(shù)和模式識(shí)別技術(shù)相結(jié)合,研究一種有效的鋼坯裂紋預(yù)測方法,對板坯質(zhì)量進(jìn)行在線預(yù)測預(yù)報(bào),從而指導(dǎo)操作人員比較合理有效的控制好連鑄工藝相關(guān)參數(shù)、連鑄設(shè)備等因素,達(dá)到減少表面裂紋產(chǎn)生、保證產(chǎn)品質(zhì)量的目的。針對由于周圍環(huán)境的影響造成圖像的不清晰、模糊等問題,對板坯圖像進(jìn)行了一系列的處理。首先采用灰度級(jí)的修正法,通過變換修正圖像像素的灰度值,來減小灰度兩端區(qū)域噪聲的影響,提高圖像的對比度,實(shí)現(xiàn)了圖像增強(qiáng)的效果。然后采用均值濾波法對圖像進(jìn)行平滑處理,可以增強(qiáng)低頻分量并對... 

【文章來源】：華北理工大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
引言
第1章 緒論
    1.1 課題的研究背景及意義
    1.2 連鑄坯表面缺陷的現(xiàn)狀
    1.3 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
    1.4 常見連鑄板坯表面質(zhì)量檢測方法的對比分析
    1.5 論文的主要研究內(nèi)容
第2章 預(yù)報(bào)系統(tǒng)相關(guān)的理論知識(shí)及裂紋相關(guān)知識(shí)
    2.1 紅外輻射原理
        2.1.1 紅外輻射的基本概念
        2.1.2 紅外輻射的基本規(guī)律
        2.1.3 灰體的紅外輻射
    2.2 熱像儀成像相關(guān)理論知識(shí)
        2.2.1 紅外熱像儀的成像性能
        2.2.2 紅外成像原理
        2.2.3 紅外成像系統(tǒng)的特點(diǎn)
    2.3 紅外成像系統(tǒng)
    2.4 模式識(shí)別基礎(chǔ)理論
    2.5 裂紋產(chǎn)生原因及影響裂紋的因素
        2.5.1 裂紋產(chǎn)生的原因
        2.5.2 裂紋產(chǎn)生的機(jī)理
        2.5.3 影響裂紋產(chǎn)生的因素
第3章 連鑄板坯裂紋預(yù)報(bào)系統(tǒng)的總體研究
    3.1 系統(tǒng)的主要構(gòu)件組成
        3.1.1 紅外熱像儀的選型
        3.1.2 Halcon圖像處理軟件
    3.2 連鑄板坯表面裂紋檢測系統(tǒng)的工作原理
    3.3 連鑄板坯裂紋檢測的總體框架
        3.3.1 裂紋檢測系統(tǒng)的總體內(nèi)容
        3.3.2 連鑄板坯裂紋圖像處理的工作過程
第4章 裂紋檢測系統(tǒng)的圖像處理與分析
    4.1 圖像預(yù)處理
        4.1.1 灰度級(jí)的修整
        4.1.2 對裂紋圖像的平滑處理
    4.2 圖像分割
        4.2.1 二值化原理
        4.2.2 邊緣檢測
    4.3 鋼坯裂紋幾何特征的計(jì)算
第5章 連鑄板坯裂紋預(yù)報(bào)系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)
    5.1 系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境設(shè)計(jì)
    5.2 裂紋檢測系統(tǒng)的軟件工作流程
        5.2.1 系統(tǒng)工作流程
        5.2.2 系統(tǒng)中應(yīng)用的主要函數(shù)
    5.3 人機(jī)交互界面的設(shè)計(jì)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
導(dǎo)師簡介
企業(yè)導(dǎo)師簡介
作者簡介
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]紅外圖像特征提取算法研究[J]. 李海龍,呂瑞,尹琪.  黑龍江工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(02)
[4]基于改進(jìn)Hu矩的變電站紅外圖像特征提取[J]. 梁利利,陳俏.  軟件導(dǎo)刊. 2011(08)
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博士論文
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[2]紅外成像目標(biāo)檢測與識(shí)別方法研究[D]. 劉靳.西安電子科技大學(xué) 2010
[3]基于紅外熱像儀的溫度測量技術(shù)及其應(yīng)用研究[D]. 李云紅.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2010

碩士論文
[1]基于圖像特征的連鑄板坯表面質(zhì)量在線監(jiān)測方法的研究[D]. 張志欣.浙江大學(xué) 2014
[2]鋼坯表面裂紋的圖像識(shí)別算法研究[D]. 朱華.武漢科技大學(xué) 2013
[3]基于數(shù)字圖像處理的高溫鋼坯裂紋檢測研究[D]. 黃志良.電子科技大學(xué) 2013
[4]基于機(jī)器視覺的鑄坯表面缺陷檢測算法研究[D]. 楊娟.華中科技大學(xué) 2013
[5]基于超小波變換的手指靜脈特征提取方法研究[D]. 田政.哈爾濱工程大學(xué) 2013
[6]基于紅外攝像的連鑄坯表面質(zhì)量在線監(jiān)測方法的研究[D]. 陳靈光.浙江大學(xué) 2013
[7]紅外圖像的目標(biāo)檢測與識(shí)別方法研究[D]. 李靜靜.沈陽理工大學(xué) 2013
[8]基于圖像識(shí)別的邊坡表面位移檢測方法研究[D]. 彭藝.重慶交通大學(xué) 2012
[9]基于紅外熱成像鎂合金材料疲勞裂紋擴(kuò)展的試驗(yàn)研究[D]. 魏凌霄.太原理工大學(xué) 2012
[10]鑄坯表面缺陷自動(dòng)檢測系統(tǒng)的算法研究[D]. 劉思.華中科技大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3569144