基于紋理分析的板帶材表面缺陷分類(lèi)與檢測(cè)識(shí)別方法研究.pdf

1、板帶材在鋼鐵工業(yè)中占有極其重要的地位，它不僅在汽車(chē)、家電等人們生活所需要的產(chǎn)品中得到廣泛運(yùn)用，而且是軍事、造船、航空航天等行業(yè)的重要原材料，其表面質(zhì)量直接影響最終產(chǎn)品的質(zhì)量和性能。隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日趨激烈，板帶材的表面質(zhì)量已成為國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵性能指標(biāo)之一。進(jìn)行板帶材表面質(zhì)量在線監(jiān)控研究不僅具有重要的理論創(chuàng)新意義，而且具有重大的工程應(yīng)用價(jià)值，可以取得可觀的經(jīng)濟(jì)效益。 在本課題中，首先在提出基于灰度直方圖特征的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了基于

2、灰度值方差和灰度差絕對(duì)值方法進(jìn)行板帶材的初級(jí)檢測(cè)，實(shí)驗(yàn)證明該方法在進(jìn)行缺陷有無(wú)判別方面有較好的實(shí)用性。其次結(jié)合小波變換方法和灰度共生矩陣方法，以類(lèi)別可分離性判據(jù)為依據(jù)，提出了將順序前進(jìn)搜索算法應(yīng)用于特征選擇，以提高特征的分類(lèi)有效性。 在有效特征提取與選擇的前提下，利用模糊模式識(shí)別在剔除噪音數(shù)據(jù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模型擬合和非線性識(shí)別上的優(yōu)勢(shì)，構(gòu)造了一種新的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(簡(jiǎn)稱(chēng)FBP模式識(shí)別)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明，該方法在識(shí)別方面較前兩種方法有明顯