【摘 要】
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钢铁行业是我国的支柱行业,产量居世界首位,但钢铁产品质量仍需要进一步提高。钢板在钢铁产业中,应用非常广泛。其在生产过程中,由于各种原因,会造成钢板表面呈现不同的缺陷,会导致一系列的质量问题。所以钢板的表面缺陷检测技术,是一项对钢铁行业甚至社会都很有意义的技术。而随着社会的进步,机器视觉与图像处理等技术的发展越来越成熟,其与钢板表面缺陷检测技术的结合已然成为该领域的一个热点。本文就基于机器视觉的钢板
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钢铁行业是我国的支柱行业,产量居世界首位,但钢铁产品质量仍需要进一步提高。钢板在钢铁产业中,应用非常广泛。其在生产过程中,由于各种原因,会造成钢板表面呈现不同的缺陷,会导致一系列的质量问题。所以钢板的表面缺陷检测技术,是一项对钢铁行业甚至社会都很有意义的技术。而随着社会的进步,机器视觉与图像处理等技术的发展越来越成熟,其与钢板表面缺陷检测技术的结合已然成为该领域的一个热点。本文就基于机器视觉的钢板表面缺陷检测技术进行分析研究。首先对整个流程进行分析,然后着重就图像采集后的图像预处理算法、缺陷区域边缘检测算法、缺陷区域分割算法、特征提取和特征选择,以及缺陷识别分类算法等进行分析研究,主要研究内容如下:（1）对采集到的钢板表面缺陷图像进行预处理,通过对比试验分析研究了几种常用的图像增强算法,解决图像采集时因采集环境太差及光照不均匀带来的图像问题,并通过计算信噪比的方式,最终选择处理效果最好的同态滤波算法。然后针对图像采集及图像增强处理时可能产生的图像噪点,进行图像去噪。先对几种常见的图像去噪算法进行实验分析,然后提出一种基于中值滤波算法的改进算法,从实验结果可以看出,该改进算法的去噪效果明显优于几种常见算法。（2）对经过图像增强和去噪处理后的钢板缺陷图像,进行缺陷区域边缘检测和缺陷区域分割。对常见的边缘检测算子进行对比分析,实验结果表明Sobel算子对于钢板表面缺陷图像的边缘检测效果最好。对几种常用的阈值分割方法进行实验分析,并提出一种基于最大类间方差法的改进算法,实验结果表明该算法能够更快更好地实现目标缺陷区域与背景区域的分割。（3）提出一种基于GVF snake模型的改进算法,对钢板缺陷区域进行ROI区域提取,减小待处理区域,提高运行速度。然后进行特征提取,提取了灰度特征、几何形状特征、纹理特征和投影特征等四类特征中的25种,选用Fisher判别法来进行数据降维,选出对缺陷识别贡献最大的15种特征。（4）研究BP神经网络及SVM算法进行钢板表面缺陷的识别分类,选取数据集进行分类实验,实验结果表明SVM算法分类效果要优于BP神经网络模型。
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