板帶材表面缺陷檢測(cè)技術(shù)的研究.pdf

1、質(zhì)量控制是板帶材生產(chǎn)過(guò)程中的關(guān)鍵步驟,其中板帶材的表面缺陷是影響其質(zhì)量的重要因素,因此進(jìn)行板帶材表面缺陷檢測(cè)對(duì)于控制和提高板帶材質(zhì)量具有非常重要的意義。近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)、人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展,以機(jī)器視覺(jué)技術(shù)為核心的板帶材表面缺陷檢測(cè)技術(shù)已成為目前研究的重點(diǎn)。本文主要研究了基于數(shù)字圖像處理技術(shù)和模式識(shí)別技術(shù)的板帶材表面缺陷檢測(cè)技術(shù)。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴根據(jù)板帶材表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的基本要求,提出了系統(tǒng)的總體方案,設(shè)計(jì)了系

2、統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)和軟件結(jié)構(gòu)。并詳細(xì)設(shè)計(jì)了軟件結(jié)構(gòu)中的圖像采集程序和圖像處理流程。⑵根據(jù)板帶材表面缺陷圖像的灰度特點(diǎn),研究了圖像預(yù)處理方法。在研究和比較傳統(tǒng)的圖像分割方法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于灰度級(jí)形態(tài)學(xué)增強(qiáng)和自適應(yīng)閾值的優(yōu)化分割方法,該方法在增強(qiáng)圖像對(duì)比度之后利用可變閾值進(jìn)行分割,分割結(jié)果更準(zhǔn)確。最后利用投影的方法定位出了包含板帶材缺陷部分的最小矩形區(qū)域。⑶研究了缺陷圖像的常見(jiàn)特征類型,并詳細(xì)介紹了各類特征的提取方法。最后確定了一組特征向