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帶鋼表面缺陷智能檢測系統(tǒng)的設計與研究
針對目前自動化方法在帶鋼表面缺陷檢測時準確度不高的問題,本文探討了基于計算機視覺的智能檢測系統(tǒng)總體設計方案及軟、硬件構成,重點設計了其中的缺陷初檢、分割和識別步驟解決方案。 針對實際生產中缺陷出現概率較低的現狀,利用對圖像分塊差值圖提取的灰度范圍、方差等特征量,構造了缺陷初檢判別函數,以提高檢測算法的實時陛。對初檢含缺陷的圖像,因光照不均勻而引起傳統(tǒng)的單一閾值分割結果十分不理想,提出了一種基于B樣條擬合閾值曲面的分割算法,用于獲得分割圖像的閾值曲面。在分割出缺陷目標的基礎上,選擇了幾何形狀、不變矩等缺陷種類判別特征量,構建了相應的BP神經網絡分類器完成對缺陷具體類別的識別。在上述帶鋼表面缺陷智能檢測系統(tǒng)的設計思路下,本文對其中的缺陷初檢、分割和識別等關鍵步驟進行了相應的算法實現與測試,取得良好效果。 【關鍵詞】：缺陷檢測 閾值曲面分割 神經網絡識別【學位授予單位】：西安建筑科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2008
【分類號】：TP274.4
【DOI】：CNKI:CDMD:2.2008.104487
【目錄】：
- 摘要3-4
- ABSTRACT4-7
- 第1章 緒論7-9
- 1.1 國內外研究現狀和意義7-8
- 1.2 論文的主要工作及組織結構8-9
- 第2章 智能檢測系統(tǒng)的總體設計9-13
- 2.1 檢測原理及總體設計方案9-10
- 2.2 系統(tǒng)硬件設計方案10-11
- 2.3 系統(tǒng)軟件設計方案11-12
- 2.4 本章小結12-13
- 第3章 預處理及缺陷初檢13-24
- 3.1 圖像預處理13-15
- 3.2 缺陷初檢15-23
- 3.2.1 缺陷圖像的特征提取15-18
- 3.2.2 特征量的選擇18-20
- 3.2.3 缺陷初檢的判別20-23
- 3.3 本章小結23-24
- 第4章 缺陷區(qū)域分割24-34
- 4.1 基于B樣條擬合閾值曲面的缺陷分割算法24-31
- 4.1.1 B樣條曲線25-27
- 4.1.2 分割算法模型27-29
- 4.1.3 偏離項系數和光順項系數的自適應調整29-31
- 4.2 分割的后處理31-33
- 4.2.1 形態(tài)濾波31-33
- 4.2.2 連通區(qū)域標記33
- 4.3 本章小結33-34
- 第5章 缺陷識別34-42
- 5.1 人工神經網絡34-37
- 5.1.1 神經網絡概述34-35
- 5.1.2 BP神經網絡模型35-37
- 5.2 基于BP神經網絡的缺陷識別算法37-41
- 5.2.1 缺陷區(qū)域特征的選擇37-39
- 5.2.2 BP神經網絡設計39-40
- 5.2.3 實驗結果40-41
- 5.3 本章小結41-42
- 結論42-43
- 致謝43-44
- 參考文獻44-46
- 研究成果46
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