表面缺陷是影響帶鋼質(zhì)量的重要且可見因素,大部分帶鋼產(chǎn)品質(zhì)量異議都是由表面缺陷引起的。表面缺陷在線檢測系統(tǒng)可以對表面缺陷進(jìn)行在線檢測和實時反饋,對于提高帶鋼的表面質(zhì)量具有重要意義。隨著生產(chǎn)線速度的不斷提高和產(chǎn)品質(zhì)量要求的日益嚴(yán)格,表面缺陷在線檢測系統(tǒng)的檢測速度和檢測精度也需要不斷提高。表面缺陷在線檢測系統(tǒng)包括硬件集成和軟件流程兩部分,軟件流程的核心是缺陷檢測算法。因此,提高檢測系統(tǒng)的速度和精度核心在于提升缺陷檢測算法的速度和精度。本文對缺陷區(qū)域分割、缺陷特征提取、缺陷分類等冷軋帶鋼表面缺陷檢測算法進(jìn)行了深入研究。針對冷軋帶鋼生產(chǎn)線運行速度快的特點,分別開發(fā)了四鄰域差分快速缺陷分割算法、Block-LBP快速缺陷特征提取算法、Threshold-ELM快速缺陷分類算法,并將上述算法集成應(yīng)用于冷軋帶鋼表面缺陷在線檢測系統(tǒng)。本文的主要研究內(nèi)容與成果如下:(1)針對常用圖像分割算法邏輯復(fù)雜、計算速度慢的問題,提出了四鄰域差分快速缺陷分割算法。該算法借鑒了 SURF算法利用積分圖像塊代表局部區(qū)域特征的方法,首先將缺陷圖像均分為子塊,用子塊區(qū)域灰度均值表示該子塊的區(qū)域特征;然后在子塊的四鄰域范圍內(nèi)求...

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【學(xué)位級別】：博士

圖１－１渦流檢測原理??

圖１－２紅外檢測原理??

圖１－３漏磁檢測原理??

圖１－４激光掃描檢測原理??

本文編號：3887475