熱軋鋼板表面缺陷的分類與識別系統(tǒng)的研究.pdf

1、熱軋鋼板是冶金行業(yè)一種重要的產(chǎn)品，在建筑、船舶和制造業(yè)都有廣泛的應用，其產(chǎn)品的質(zhì)量直接決定了各個應用領(lǐng)域質(zhì)量的安全性和可靠性。伴隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，利用計算機視覺，結(jié)合數(shù)字圖像處理和模式識別技術(shù)實現(xiàn)熱軋鋼板表面的缺陷自動分類和識別是當前的一個研究熱點。 本文主要針對這一應用背景首先討論了工業(yè)圖像處理系統(tǒng)的工作過程、原理以及結(jié)構(gòu)，并提出了對工業(yè)圖像處理系統(tǒng)中主要解決的問題。并根據(jù)熱軋鋼板生產(chǎn)實際情況探討了其表面缺陷圖像自動識別的

2、理論依據(jù)和實現(xiàn)的可能性。在本文中主要針對熱軋鋼板表面粗糙、圖像模糊、鋼板厚度大、水漬干擾以及缺陷種類多等特點和難點，提出了一種解決熱軋鋼板表面缺陷自動分類與識別的方法：即采用二次識別的方法，把缺陷第一次分成5個大模式類進行識別，經(jīng)分類確定后再對圖像進行細部的特征提取，第二次再利用模式分類器確定缺陷的具體類屬。 本文的研究重點和取得的成果主要集中在：1)對缺陷的樣本圖像進行處理、分析和編碼，包括噪聲消除、缺陷的邊緣提取、邊緣細化、

3、邊緣的鏈碼編碼與解碼運算、缺陷圖像的紋理分析等。 2)在二次識別過程中，第一次分類的模式分類器的設計采用多神經(jīng)網(wǎng)絡分類器并行組合的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)。每個神經(jīng)網(wǎng)絡分類器均采用的是BP算法(反向傳播算法)。 3)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行了訓練，討論了網(wǎng)絡誤差、收斂速度與參數(shù)的選擇的Ⅰ關(guān)系。并應用訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡對一定數(shù)量的樣本進行了測試，并根據(jù)測試結(jié)果對網(wǎng)絡分類器的效果進行了分析，取得了階段性的成果。 4)本文的最后還提出了一種