基于机器视觉热轧钢板表面缺陷检测系统关键技术的研究

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1、万方数据AThesisinPatternRecognitionandInteIligentSystemResearchonKeyTechniquesofSurfaceDefectDetectionforHotStripBasedonMachineVisionByHuChaoSupervisor：ProfessorW抽gAmaNortheasternUniVersityJune2012万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他

2、学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：翻起日期：沙f2、勿、>y学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年口一年半口两年卤／学位论文作者签名：占a招签字日期：加f)．6、)了导师签名：王凄呵签字日期：如12、易、少y万方

3、数据东北大学硕士论文摘要基于机器视觉的热轧钢板表面缺陷检测系统关键技术研究摘要我国虽然是钢铁生产大国，但国内钢板表面缺陷检测技术发展落后，大多数中小企业仍旧停留在人工目测阶段。因此，开发具有自主知识产权的表面缺陷检测系统势在必行。热轧钢板由于其恶劣的生产环境，使其受外界干扰程度加大，对基于机器视觉的检测及识别的技术要求更高。在这个背景下，本文针对某钢铁企业的热轧生产线，对钢板表面缺陷检测系统的关键技术做了深入的研究。在图像预处理阶段，本文首先针对由线阵CCD得到的光照不均图像进行了灰度修正，使整幅缺陷图片的灰度达到同一范围，增强了缺陷对比度。其次，以峰值性

4、噪比作为评判指标，研究了几种常用滤波算法在缺陷图像中的应用，并以平滑效果较好的高斯滤波作为预处理滤波算法。在图像分割阶段，本文分析了几种经典边缘检测算子和基于梯度阀值的方法，针对上述分割效果无法达至

5、』预期目标的问题，提出了改进的自适应小波边缘检测新方法。实验证明，该方法能够较好的检测缺陷边缘，而且对噪声有一定的抑制作用。针对钢板表面缺陷特征提取问题，本文首先提取了包括形态特征、灰度特征和纹理特征的43维特征，然后采用Fisher准则结合PCA主成分分析的方法对特征向量进行降维。依据Fisher比值选择33维特征，最终通过主成分分析选择累计贡献率达到95％

6、的16维特征作为分类器的输入。BP神经网络和支持向量机(SVM)是模式识别领域的两种常用分类算法，本文首先设计了基于这两种方法的分类器用于钢板表面缺陷识别，为解决这两种方法分类准确度和分类时间无法达到要求的问题，本文将二叉树支持向量机(BT-SVM)引入热轧钢板表面缺陷检测系统，设计了基于类间距离和超球体半径的两种二叉树结构，同时进一步提出了基于模糊相关度的二叉树结构设计新方法，使分类准确度，尤其是分类速度得到了明显的提高。采用VC++6．0结合OpenCV开源图像处理算法库，开发了基于机器视觉的钢板表面缺陷检测系统，测试结果表明该系统的性能较好。关键词：

7、钢板表面缺陷检测；小波边缘检测；特征选择；二叉树SVM；模糊相关度万方数据东北大学硕士论文AbstractResearchonKeyTechniquesofSurfaceDefectDetectionfOrHotStripBasedonMachineVisionAbstractA1thoughChinaisthe12urgestcountryofsteelproduction，thedeVelopmentofsurfacedefectdetectionsystemisslowly，andmostsmaUormedium-sizedente印risesare

8、stilIinartificialVisualstage．So，itisanurgentissuetodeVelopthedetectionfacilitywithindependentintellectualpropenyright．DuetotheharshenViromentinmeprocessofhotstripproduction，surfacedefectdetectioniseasiertobedisturbed．Sothetechnicalrequirementsarehigher．Inthiscontext，thispaperdoesm

9、anyresearchesonkeytechniquesaimed