本文關(guān)鍵詞：基于多信息融合的高溫鑄坯表面缺陷在線(xiàn)檢測(cè)方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《北京科技大學(xué)》 2015年

基于多信息融合的高溫鑄坯表面缺陷在線(xiàn)檢測(cè)方法

周鵬  

【摘要】：連鑄板坯的表面缺陷,如表面裂紋等,不僅會(huì)影響連鑄生產(chǎn)過(guò)程,而且是熱軋工序質(zhì)量事故的重要原因。對(duì)連鑄板坯表面缺陷進(jìn)行在線(xiàn)自動(dòng)檢測(cè),不僅能避免批量的質(zhì)量事故,而且可為熱裝熱送工藝提供技術(shù)保障,具有顯著的節(jié)能降耗作用。目前在線(xiàn)應(yīng)用的表面檢測(cè)系統(tǒng)一般采用兩維圖像檢測(cè)方式,即利用表面圖像中的兩維灰度信息進(jìn)行缺陷的檢測(cè)與識(shí)別,由于鑄坯表面存在著大量氧化鐵皮與保護(hù)渣,它們與裂紋等真實(shí)缺陷在兩維圖像中非常相似,利用灰度信息難以進(jìn)行區(qū)分,容易造成缺陷的誤識(shí)。 為了提高高溫鑄坯表面缺陷的檢出率和識(shí)別率,減少缺陷的漏檢與誤報(bào)率,本文對(duì)鑄坯表面圖像的特征提取方法進(jìn)行了深入研究,提出了一種基于光度立體視覺(jué)的鑄坯表面缺陷三維檢測(cè)方法,并利用灰度與深度信息的融合進(jìn)行缺陷的檢測(cè)與識(shí)別。文章的主要成果及創(chuàng)新點(diǎn)如下： (1)將多尺度幾何分析方法應(yīng)用于高溫鑄坯表面圖像的特征提取,提出了一種新的高溫鑄坯表面缺陷識(shí)別方法。不同缺陷具有不同尺度和方向上的特定信息,而傳統(tǒng)的小波分析方法無(wú)法獲取圖像在多個(gè)方向上的信息。本文將Curvelet變換、Contourlet變換、Shearlet變換等多尺度幾何分析方法應(yīng)用于高溫鑄坯表面圖像的多尺度、多方向分解,分解后得到多個(gè)子帶圖像,計(jì)算所有子帶的統(tǒng)計(jì)特征值,得到一高維特征向量。用有監(jiān)督的局部線(xiàn)性嵌入(SLLE)降維方法去除該高維特征向量的冗余信息,得到一低維特征向量,將該低維特征向量輸入到支持向量機(jī),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)高溫鑄坯表面缺陷的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)表明Shearlet變換與SLLE降維相結(jié)合的Shearlet-SLLE方法對(duì)測(cè)試集樣本的識(shí)別率可達(dá)87.36%,高于小波變換、Curvelet變換與Contourlet變換。 (2)設(shè)計(jì)了基于彩色光度立體視覺(jué)的高溫鑄坯表面三維檢測(cè)方案,并提出了一種基于四叉樹(shù)積分的三維重建算法。設(shè)計(jì)了一種通過(guò)相機(jī)標(biāo)定測(cè)量被測(cè)物體反射模型的方法,采用該方法測(cè)量了高溫鑄坯表面的反射模型。利用紅、綠、藍(lán)等多臺(tái)激光線(xiàn)光源和單臺(tái)線(xiàn)陣3CCD彩色相機(jī)的組合,設(shè)計(jì)了基于彩色光度立體視覺(jué)的高溫鑄坯表面三維檢測(cè)方案。提出了一種基于四叉樹(shù)積分的三維重建算法,根據(jù)三維表面的梯度場(chǎng)求解表面深度值,相比傳統(tǒng)的矩形路徑直接積分算法和全局優(yōu)化算法,本算法具有較高的算法效率,并對(duì)噪聲具有較好的魯棒性。實(shí)驗(yàn)表明,該算法在時(shí)間上能夠滿(mǎn)足在線(xiàn)檢測(cè)的要求,同時(shí)具有較低的誤差,能真實(shí)反應(yīng)物體表面的深度信息。 (3)提出了灰度和深度信息融合的表面缺陷檢測(cè)與識(shí)別算法,并開(kāi)發(fā)了基于信息融合的高溫鑄坯表面缺陷檢測(cè)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。綜合考慮灰度、梯度、深度信息的特點(diǎn)與數(shù)據(jù)量,設(shè)計(jì)了一種3層信息融合算法,達(dá)到了算法效率和準(zhǔn)確率的優(yōu)化。開(kāi)發(fā)了灰度與深度信息融合的連鑄板坯表面缺陷檢測(cè)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),系統(tǒng)采用在線(xiàn)識(shí)別與離線(xiàn)訓(xùn)練相結(jié)合的工作模式,在線(xiàn)識(shí)別功能為離線(xiàn)訓(xùn)練提供圖像樣本,離線(xiàn)訓(xùn)練為在線(xiàn)檢測(cè)識(shí)別訓(xùn)練分類(lèi)器。在線(xiàn)識(shí)別功能中使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+模糊集的信息融合算法,離線(xiàn)訓(xùn)練功能則對(duì)4個(gè)不同分類(lèi)器進(jìn)行單獨(dú)訓(xùn)練,得到的分類(lèi)器參數(shù)用于在線(xiàn)識(shí)別。用國(guó)內(nèi)某鑄坯生產(chǎn)線(xiàn)采集到的樣本進(jìn)行試驗(yàn),包含裂紋、接痕、氧化鐵皮等430幅圖像。試驗(yàn)結(jié)果表明：缺陷的整體識(shí)別率達(dá)95.0%,單幅4096×512尺寸圖像的平均運(yùn)算時(shí)間為2.23s,可滿(mǎn)足在線(xiàn)檢測(cè)的要求。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：北京科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

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7 錢(qián)翰城;王公平;趙建華;;鑄件表面缺陷常用挽救技術(shù)及其適用性[A];重慶市機(jī)械工程學(xué)會(huì)鑄造分會(huì)、重慶鑄造行業(yè)協(xié)會(huì)2010重慶市鑄造年會(huì)論文集[C];2010年

8 錢(qián)翰城;王公平;趙建華;;鑄件表面缺陷常用挽救技術(shù)及其適用性[A];2010年中國(guó)鑄造活動(dòng)周論文集[C];2010年

9 王暄;秦世引;張其生;;熱軋鋼板表面缺陷的自動(dòng)識(shí)別與分類(lèi)[A];2001年中國(guó)智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（上冊(cè)）[C];2001年

10 楊金艷;肖良辰;;表面缺陷對(duì)鋼絲斷裂行為的影響[A];全國(guó)金屬制品信息網(wǎng)第23屆年會(huì)暨2013金屬制品行業(yè)技術(shù)信息交流會(huì)論文集[C];2013年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

1 高宏適;[N];世界金屬導(dǎo)報(bào);2013年

2 陳方;[N];中國(guó)水利報(bào);2006年

3 鐘;[N];世界金屬導(dǎo)報(bào);2005年

4 徐科 楊朝霖 周鵬;[N];中國(guó)冶金報(bào);2010年

5 道哥拉斯·斯塔海姆;[N];中國(guó)冶金報(bào);2010年

6 ;[N];世界金屬導(dǎo)報(bào);2007年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李長(zhǎng)樂(lè);冷軋帶鋼表面缺陷圖像檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年

2 楊鐵濱;基于機(jī)器視覺(jué)的陶瓷球表面缺陷自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2007年

3 李江波;臍橙表面缺陷的快速檢測(cè)方法研究[D];浙江大學(xué);2012年

4 張建川;紅鋼棒材表面缺陷圖像采集與檢測(cè)系統(tǒng)研究[D];山東大學(xué);2012年

5 趙彥玲;基于圖像技術(shù)的鋼球表面缺陷分析與識(shí)別[D];哈爾濱理工大學(xué);2008年

6 甘勝豐;帶鋼表面缺陷圖像檢測(cè)與分類(lèi)方法研究[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué);2013年

7 李武斌;熱軋圓鋼表面缺陷視覺(jué)在線(xiàn)檢測(cè)算法研究[D];山東大學(xué);2013年

8 楊水山;冷軋帶鋼表面缺陷機(jī)器視覺(jué)自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年

9 張洪濤;鋼板表面缺陷在線(xiàn)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];天津大學(xué);2008年

10 劉源泂;基于圖像處理的鋼板表面缺陷成像優(yōu)化與深度信息提取方法研究[D];武漢科技大學(xué);2011年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 王毅;亞表面缺陷誘導(dǎo)損傷的機(jī)理與實(shí)驗(yàn)技術(shù)研究[D];中國(guó)工程物理研究院;2005年

2 張玉華;金屬平板表面缺陷擾動(dòng)的磁場(chǎng)量分布研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2003年

3 鄭嶸;鑄坯表面缺陷圖像檢測(cè)方法研究[D];上海交通大學(xué);2013年

4 馬娟娟;木質(zhì)板材表面缺陷檢測(cè)技術(shù)研究[D];中北大學(xué);2011年

5 劉建強(qiáng);子彈表面缺陷在線(xiàn)檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];電子科技大學(xué);2013年

6 范麗凱;重鋼新區(qū)連鑄坯表面缺陷及其在軋制過(guò)程中演變行為研究[D];重慶大學(xué);2013年

7 楊陽(yáng);鋼球表面缺陷視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的研究[D];華東交通大學(xué);2009年

8 張永奎;基于光纖傳感技術(shù)的鋼球表面缺陷檢測(cè)研究[D];濟(jì)南大學(xué);2011年

9 冷冶;銅扁線(xiàn)表面缺陷在線(xiàn)識(shí)別的研究[D];大連交通大學(xué);2008年

10 郝煥瑞;鋼球表面缺陷檢測(cè)儀中的視覺(jué)系統(tǒng)研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2009年

  本文關(guān)鍵詞：基于多信息融合的高溫鑄坯表面缺陷在線(xiàn)檢測(cè)方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：230372