發(fā)布時間：2021-07-23 14:42

　　鋼鐵生產(chǎn)技術(shù)是衡量一個國家工業(yè)發(fā)展水平的重要標(biāo)準(zhǔn),相關(guān)產(chǎn)品如薄板、帶鋼、棒材被廣泛應(yīng)用于建筑、機(jī)械、船舶、汽車、軍工、家電等制造行業(yè)。隨著國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,中國鋼鐵企業(yè)逐漸從擴(kuò)產(chǎn)能向著智能化、精細(xì)化、高附加值的生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變。鋼板表面缺陷檢測與字符識別系統(tǒng)作為保證鋼材產(chǎn)品質(zhì)量,實現(xiàn)智能化生產(chǎn)的重要技術(shù)手段,持續(xù)受到鋼鐵企業(yè)的重視和研究。目前,鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)主要應(yīng)用于表面質(zhì)量較好的冷軋帶鋼、鍍鋅板生產(chǎn)線,在中厚板、熱軋帶鋼等表面相對復(fù)雜的生產(chǎn)線應(yīng)用較少,主要原因是現(xiàn)有缺陷檢測算法對于復(fù)雜缺陷圖像的識別能力有限,識別結(jié)果易受圖像背景影響,穩(wěn)定性不足。字符識別系統(tǒng)在鋼鐵行業(yè)應(yīng)用較晚,主要原因同樣是字符識別算法魯棒性不足,對于圖像背景復(fù)雜、模式多樣的鋼板表面字符識別精度較低,無法滿足企業(yè)要求。近年來,隨著計算力的提升與大規(guī)模數(shù)據(jù)集的建立,深度學(xué)習(xí)方法以其較高的識別精度、良好的泛化能力受到了廣泛的關(guān)注與研究。在訓(xùn)練樣本充足的情況下,深度學(xué)習(xí)方法識別精度與魯棒性均遠(yuǎn)超傳統(tǒng)算法。因此,為了提升鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)與字符識別系統(tǒng)精度,本文主要對基于深度學(xué)習(xí)的鋼板表面缺陷檢測分類與字符識別算法進(jìn)行研究... 

【文章來源】：北京科技大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：138 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１－２所示，鋼鐵企業(yè)在生產(chǎn)過程中，需要在鋼坯表面噴印字符編碼，??

?北京科技大學(xué)博士學(xué)位論文???如何提升鋼板表面字符識別算法精度成為企業(yè)關(guān)注與研究的重點。??＿?Ｋ３??Ｖ?■■■＿｜＿＂｜｜｜＿■■■?－?ｍ??ｉ?ｊ??圖１－２鋼坯表面字符圖像??１．２鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)研究現(xiàn)狀??鋼板表面缺陷檢測技術(shù)起始于２０世紀(jì)７０年代，包含人工檢測、渦流檢??測、漏磁檢測、紅外檢測與機(jī)器視覺檢測等五種主檢測方法。在鋼板表面檢??測技術(shù)應(yīng)用早期，企業(yè)大多采用人工在線檢測。渦流檢測、漏磁檢測、紅外??檢測由于其檢測速度相對較低，且設(shè)備復(fù)雜性較高，一般用于鑄坯以及棒線??材的內(nèi)部缺陷檢測。隨著ＣＣＤ相機(jī)的發(fā)展，到２１世紀(jì)初，德國、美國、日??本等發(fā)達(dá)國家在基于機(jī)器視覺方法的缺陷檢測技術(shù)中取得了長足的進(jìn)步，使??鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)真正能夠用于鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)，并作為企業(yè)質(zhì)量管控的??重要＾環(huán)［９］。中國鋼板表面缺陷檢測技術(shù)研究起步較晚，目前，部分鋼鐵企業(yè)??仍然采用人工目測、開卷抽檢、翻板等方式進(jìn)行缺陷檢測，與基于機(jī)器視覺??的缺陷檢測方法相比，人工檢測方法效率低下、且精度無法得到保證［５］［６］。隨??著中國企業(yè)對于鋼鐵產(chǎn)品質(zhì)量要求的提升，傳統(tǒng)人工檢測己經(jīng)無法滿足生產(chǎn)??需求，中國鋼鐵企業(yè)也開始逐步過渡到基于機(jī)器視覺的缺陷檢測設(shè)備。??－３?－??

檢測。??１９９６年，美國康耐視公司研制了?ｉＳ－２０００自動檢測系統(tǒng)［１９］，該系統(tǒng)在鋼板上??下表面分別安裝了兩臺ＣＣＤ相機(jī)，分別拍攝鋼板在明、暗場下的圖像信息，??以便更加準(zhǔn)確的檢出鋼板表面缺陷。１９９７年，德國ＰａｒｓｙＴｅｃ開發(fā)了?ＨＴＳ－２與??ＨＴＳ－２Ｗ表面缺陷檢測系統(tǒng)＠］，這兩套檢測系統(tǒng)分別采用了發(fā)光二極管??（ＬＥＤ）與氙閃光燈作為照明光源，對冷軋帶鋼與熱軋帶鋼表面缺陷進(jìn)行檢測。??光源系統(tǒng)?采集系統(tǒng)??４?｜｜?ＩＩＩ?ｍ］Ｊ＿??ｕｕｕ?ｕ?計算系統(tǒng)??圖１－３機(jī)器視覺缺陷檢測系統(tǒng)示意圖??我國對機(jī)器視覺鋼板表面檢測系統(tǒng)研究相對較晚。１９９０年，華中理工大??學(xué)羅志勇等人采用激光掃描方法檢測冷軋帶鋼表面的孔洞缺陷，并于１９９５年??研發(fā)出了基于面陣ＣＣＤ相機(jī)的鋼板表面檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用了?ＰＣ和專用??ＤＳＰ相集合的圖像處理新系統(tǒng)，實現(xiàn)了對孔洞、破皮和邊裂的缺陷檢測。同??年，哈爾濱工業(yè)大學(xué)機(jī)器人研究所也開始對帶鋼表面缺陷檢測技術(shù)進(jìn)行研究，??實現(xiàn)了對靜止鋼板表面缺陷的檢測識別。２００２年，本課題組通過多臺面陣??ＣＣＤ相機(jī)，與明、暗場照明的方法研發(fā)了冷軋帶鋼表面的缺陷檢測系統(tǒng)［２１］。??１．３鋼板表面字符識別系統(tǒng)研究現(xiàn)狀??鋼板表面字符識別包含人工檢測網(wǎng)［２３＾２４］與機(jī)器視覺檢測〖２５］［２６］兩種方法。??隨著鋼鐵生產(chǎn)裝備水平的提高，部分鋼鐵企業(yè)開始逐步引入基于機(jī)器視覺鋼??－６－??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]標(biāo)準(zhǔn)促進(jìn)鋼鐵新材料產(chǎn)業(yè)健康有序發(fā)展[J]. 顏丞銘.  冶金標(biāo)準(zhǔn)化與質(zhì)量. 2020 (01)
[2]2019年鋼鐵市場回顧及2020年形勢展望[J]. 張?zhí)m英,楊巍.  冶金經(jīng)濟(jì)與管理. 2020(01)
[3]鋼板表面缺陷圖像的跨域翻譯[J]. 田思洋,徐科,周東東.  中國冶金. 2019(04)
[4]柱面壓印字符識別算法研究和實現(xiàn)[J]. 張傳果,劉建群.  機(jī)床與液壓. 2018(13)
[5]基于空間一致性的復(fù)雜場景鋼坯端面字符定位[J]. 章秀華,鐘慶,張成軍,潘凱.  電子設(shè)計工程. 2014(13)
[6]基于字符結(jié)構(gòu)特征的鋼坯字符電子顯示識別[J]. 洪漢玉,朱浩,魏和洪,秦實宏,俞喆俊,王澍.  武漢理工大學(xué)學(xué)報(信息與管理工程版). 2013(02)
[7]基于光度立體學(xué)的金屬板帶表面微小缺陷在線檢測方法[J]. 徐科,周鵬,楊朝霖.  機(jī)械工程學(xué)報. 2013(04)
[8]重軌生產(chǎn)線鋼坯字符識別方法[J]. 楊義軍,洪漢玉,章秀華,王逸文,俞喆俊.  武漢工程大學(xué)學(xué)報. 2012(05)
[9]生產(chǎn)線復(fù)雜場景鋼坯檢測識別的定位方法研究[J]. 俞喆俊,洪漢玉,章秀華,張?zhí)煨?  光電工程. 2012(01)
[10]SVM多類分類器在車牌字符識別中的應(yīng)用[J]. 王偉,馬永強(qiáng),彭強(qiáng).  計算機(jī)工程與設(shè)計. 2011(09)

博士論文
[1]帶鋼表面缺陷圖像檢測理論及識別算法研究[D]. 陳躍.中國礦業(yè)大學(xué) 2014

碩士論文
[1]資源環(huán)境視角下的中國鋼鐵出口發(fā)展研究[D]. 鄭亞松.河北經(jīng)貿(mào)大學(xué) 2020
[2]鋼板點陣噴印字符識別方法研究[D]. 張靖婭.沈陽理工大學(xué) 2015
[3]基于機(jī)器視覺的重軌熱軋標(biāo)識檢測系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 劉琴.重慶大學(xué) 2012



本文編號：3299485