鋼坯表面裂紋的圖像識別算法研究.pdf

1、鋼坯表面缺陷是影響鋼材質(zhì)量成本及使用壽命的重要因素，而在目前國內(nèi)外鋼材的生產(chǎn)及檢測過程中，大量采用的仍是傳統(tǒng)的人工及離線檢測方式，此檢測方式不僅不利于提高生產(chǎn)效率，而且由于存在許多人為的不確定因素的影響，直接導(dǎo)致鋼材的產(chǎn)品質(zhì)量不可靠。本文應(yīng)用數(shù)字圖像處理和模式識別技術(shù)對鋼坯表面缺陷識別算法進(jìn)行了研究，建立了鋼坯表面缺陷識別有效性的評價體系。
　　首先，由于環(huán)境、拍攝手段等造成了圖像存在的模糊、噪聲及灰度值分布不均衡等，針對這一問題

2、，本文對鋼坯圖像進(jìn)行了一系列的圖像預(yù)處理。通過灰度直方圖對圖像的灰度分布進(jìn)行了分析研究，并以此為依據(jù)，對圖像進(jìn)行分段線性拉伸，以達(dá)到壓縮鋼坯裂紋圖像中灰度兩端區(qū)域上的噪聲的目的，并對有用的細(xì)節(jié)部分進(jìn)行線性拉伸，提高有用細(xì)節(jié)的對比度。然后，采用消噪聲掩模法對裂紋圖像進(jìn)行圖像平滑，既平滑噪聲，又盡量保持裂紋圖像的細(xì)節(jié)。中值濾波器是一種非線性濾波器，它在一定條件下，可以克服線性濾波器如最小均方濾波、平均值濾波（平滑濾波）等所帶來的圖像細(xì)節(jié)模糊

3、，而且對濾除脈沖干擾及圖像掃描噪聲最為有效，對于裂紋圖像的濾波處理最為理想。
　　其次，通過與多種邊緣檢測算子運算的結(jié)果比較，采用Sobel算子作為鋼坯表面裂紋圖像邊緣檢測的效果比較理想，檢出的邊緣完整、清晰，不需要進(jìn)一步細(xì)化。在此基礎(chǔ)上，對裂紋圖像采用水平方向的結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行圖像腐蝕運算，得到了二值化的裂紋圖像。
　　再次，本文提出了提取物體輪廓特征的邊界跟蹤法，得到了鋼坯表面圖像裂紋區(qū)域的長度、寬度和面積特征。并且引進(jìn)了行