带钢表面缺陷检测及识别关键技术研究

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1、带钢表面缺陷检测及识别关键技术研究重庆大学硕士学位论文（学术学位）学生姓名：熊鹰指导教师：唐一科教授专业：机械设计及理论学科门类：工学重庆大学机械工程学院二O一六年五月TechnologyResearchonSurfaceDefectsDetectionandRecognitionofStripAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheMaster’sDegreeofEnginee

2、ringByXiongYingSupervisedbyProf.TangYikeSpeecialty:MechanicalDesignandTheoryCollegeofMechanicalEngineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaMay2016重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要带钢作为钢铁工业的重要产品,其已经成为国防装备、汽车制造、航空航天等领域的必需原材料。带钢表面质量的好坏对最终产品的性能影响很大，因此努力改善带钢表面性能，提高带钢表面

3、质量具有重要的意义。本文以国内某大型钢铁集团冷态热轧钢板表面质量检测为背景，设计了带钢表面质量在线检测系统，借助于图像处理和模式识别技术实现了带钢表面缺陷的高精度、自动化检测。本文的主要研究内容如下：①在图像预处理阶段,重点研究了常用的去光照不均算法，并根据实验对比确定了最佳的去光照不均方案，为后续图像的缺陷检测奠定重要基础。针对现场粉尘噪声等引入的干扰影响，结合实验分析了常用的图像去噪方法的滤波效果，并最终选择具有保边缘功能的双边滤波作为滤波处理的方法，通过实验表明该方法具有更好的图像去噪能力

4、，而且均方和误差更小。②分析了不同的边缘检测算法和分割技术，通过实验确定采用Kirsch边缘检测算法，并针对所采集图片缺陷特点，提出了一种高效的缺陷分割算法，能够准确的实现目标缺陷区域与背景的分离。③通过研究ROI区域的合并规则，比较现有的几种合并规则，针对存在的合并不充分需要二次合并的问题，提出优化的ROI合并规则，很好的解决了这一问题。④根据特征向量的类可分离性准则和仿射不变性准则，提取了灰度特征、几何形状特征和投影特征等，然后运用主成分分析法进行降维，将降维之后的特征作为分类器的输入，为缺

5、陷识别奠定了坚实的基础。⑤基于SVM的分类器具有分类能力好，收敛速度快等优点，设计了针对本系统的SVM缺陷识别分类器，分类实验表明：该分类器的识别准确率高，耗时短，在本系统中具有可观的应用价值。关键词：带钢，机器视觉，图像处理，缺陷检测I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTAsanimportantproductofsteelindustry,stripsteelbecomesthenecessaryrawmaterialsforthedefenseandequipment,automo

6、tivemanufacturing,aerospacefields.Thequalityofthestripsurfacehasagreatinfluenceontheperformanceofthefinalproduct,andthereforeeffortstoimprovethesurfacepropertiesofthestriptoimprovethestripsurfacequalityisofgreatsignificance.Inthispaper,consideringthe

7、steelsurfaceinspectionofcoldhot-rolledsteelincertainlargedomesticsteelgroupandallthedisadvantagesofhumanvisualinspectionmethod,designedon-linedetectionsystemofstripsurfacequality.Thispapercarriedonathoroughresearchonimageprocessingandrecognitiontechn

8、ologyofstripsurfacedefection,cameupwiththeoverallschemeandputthemintopracticeatthesametime.Itprovesthatthisdetectionsystemhassuccessfullyimplementedthereal-timedetectionandaccurateidentificationandclassificationofstripsurfacedefects.Asaresult,wegetef