鑄坯表面缺陷自動檢測系統(tǒng)的算法研究.pdf

1、鋼材是國民生產(chǎn)的必備原材料,但是在其軋制過程中,由于生產(chǎn)設(shè)備或者制造工藝等的影響,使得有些鋼材存在表面缺陷,這些缺陷鋼材會給國民生產(chǎn)帶來巨大的經(jīng)濟損失。作為鋼材生產(chǎn)線的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié),鑄坯的生產(chǎn)質(zhì)量將影響到后續(xù)鋼材的生產(chǎn)質(zhì)量,因此對鑄坯的表面進(jìn)行實時監(jiān)控,及時發(fā)現(xiàn)缺陷是非常有必要的。本文以“鑄坯表面缺陷自動檢測”項目為背景,重點研究了自動檢測系統(tǒng)的軟件部分。
　　本文設(shè)計了針對鑄坯表面缺陷圖像的檢測算法,包括圖像的預(yù)處理、快速目標(biāo)檢

2、測、缺陷的分割與定位以及特征提取與分類四個部分。在圖像預(yù)處理階段,本文首先比較了直方圖均衡化、灰度拉伸等幾種傳統(tǒng)的圖像增強算法,也嘗試用高斯曲線擬合來進(jìn)行光照補償,效果不佳,最后提出通過連續(xù)均值量化變換(SMQT)來解決鑄坯圖像光照不均的問題。在快速目標(biāo)檢測環(huán)節(jié),要過濾掉海量的鑄坯圖像,快速定位有缺陷的圖片。本文采取對采集到的圖像進(jìn)行灰度二值變換的方式,來突顯有異常點的圖片。在閾值的選擇過程中,提出了用動態(tài)閾值法來確定閾值,在經(jīng)過二值化