基于神經(jīng)網(wǎng)絡的鋼材表面缺陷快速檢測.pdf

1、表面缺陷是影響鋼材質量的重要因素，鋼材表面缺陷圖像在線快速檢測已成為國內外學者研究的熱點課題。研究鋼材表面缺陷識別技術不僅具有一定的理論價值更具有實際的應用前景。本文設計并通過仿真實現(xiàn)了冷軋帶鋼表面缺陷檢測系統(tǒng)及缺陷分類系統(tǒng)，重點研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法及圖像處理技術在鋼材表面缺陷識別中的應用，實現(xiàn)冷軋帶鋼表面的缺陷快速自動分類，主要研究成果如下： 1、根據(jù)帶鋼表面檢測系統(tǒng)的需求，采用相對合理的檢測系統(tǒng)結構，系統(tǒng)由8臺CCD相機及

2、8臺并行處理計算機組成。結果表明，系統(tǒng)穩(wěn)定性和維護性較強、適應性強。 2、根據(jù)鋼材表面缺陷產(chǎn)生存在的情況，分析了鋼材表面檢測系統(tǒng)的檢測需求，設計應用了冷軋帶鋼表面缺陷檢測的軟件系統(tǒng)。 3、研究并發(fā)展了神經(jīng)網(wǎng)絡在冷軋帶缺陷分類中的應用?；诓煌奶卣魈崛?，利用多分類器技術，提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的鋼材表面缺陷識別的方法，設計并實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡的帶鋼表面缺陷識別器。實驗結果表明，本文的缺陷分類方法可以有效地識別冷軋帶鋼表面