帶鋼表面低對比度弱小缺陷檢測的圖像處理方法研究.pdf

1、鋼鐵產(chǎn)業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的重要基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，是實(shí)現(xiàn)工業(yè)化的支撐產(chǎn)業(yè)。作為鋼鐵產(chǎn)業(yè)的主要產(chǎn)品之一，帶鋼更已成為汽車、船舶以及航空航天等行業(yè)的重要原材料。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，后續(xù)加工對帶鋼的表面質(zhì)量要求越來越高，表面質(zhì)量的好壞是帶鋼的一項(xiàng)重要指標(biāo)，因此對帶鋼表面質(zhì)量進(jìn)行檢測具有重要意義。
　　本文針對帶鋼在軋制的過程中常出現(xiàn)的表面缺陷檢測的一些關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。提出了缺陷檢測系統(tǒng)的總體方案，并著重分析研究了檢測系統(tǒng)的圖像去噪方法、缺陷分割

2、方法、特征提取方法，主要研究內(nèi)容如下所示:
　　1.根據(jù)缺陷圖像噪聲的特點(diǎn)，運(yùn)用傳統(tǒng)的去噪方法與非局部均值去噪方法進(jìn)行去噪效果對比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:非局部均值去噪方法在對圖像進(jìn)行有效去噪的同時(shí)還能較好的保留圖像的紋理和邊緣等重要的細(xì)節(jié)信息。
　　2.針對非局部均值算法中濾波參數(shù)h不能科學(xué)選擇的問題，提出利用PCA噪聲估計(jì)方法對算法進(jìn)行改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)濾波參數(shù)h可根據(jù)不同圖像自適應(yīng)取值，以達(dá)到更好的去噪效果。
　　3.針對帶鋼表