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《哈尔滨工业大学》 2009年
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冷轧带钢表面缺陷机器视觉自动检测技术研究

杨水山  
【摘要】:质量控制在钢铁生产中的意义日趋显著,机器视觉表面缺陷检测技术作为先进的带钢生产质量监测手段,具有快速、准确和可靠等优点,受到了钢铁企业越来越多的重视。虽然该自动检测技术已经得到了一定程度的应用和推广,但整体技术水平仍处于研究和发展阶段,其研究重点为:降低系统的复杂度,增强系统稳定性,缩减开发周期和成本;优化缺陷检测和识别方法,提高缺陷检出率和识别率。本文将针对机器视觉冷轧带钢表面缺陷自动检测系统设计及其缺陷图像处理和缺陷识别的关键技术进行深入研究。 从带钢表面缺陷检测系统的功能和性能分析入手,在总结现有检测系统研究状况的基础上,设计了带钢表面缺陷检测系统的总体结构,从系统整体设计的高度划分了主要的功能模块,提出了缺陷检测关键环节的硬件设计方案和软件数据处理流程。硬件采用并行结构,实现高速线阵CCD在过渡照明场采集图像,经由图像处理计算机完成检测过程。软件采用实时处理和及时处理相结合的分层处理流程来满足检测精度和速度的要求。归纳出了带钢表面缺陷图像处理和图像识别两项关键任务。 带钢表面图像处理技术实现了从图像中检测并分割缺陷的目的。针对带钢图像质量不稳定、高速线阵CCD成像存在灰度分布中部亮和边部暗的现象,提出了图像灰度补偿的预处理方法,改善并规范了图像的灰度分布,使后续处理在灰度归一化的图像上实现模块化开发和测试。带钢表面缺陷产生、分布的随机性和缺陷形状的不定性使得基于边缘或区域的图像分割方法难以取得理想的效果,提出了一种基于局部灰度分布信息的带钢图像分割方法。根据感兴趣区域内缺陷形态复杂而背景灰度稳定的特点,借助分割图像背景来确定缺陷区域。测试表明,该方法能够取得较高的运算效率和分割精度。 缺陷图像的特征提取和选择是缺陷分类器设计的前提。本文从缺陷图像不同形态、不同区域和不同特征描述方法的角度出发提取了263个图像特征,实现了在特征空间对缺陷的精确描述。根据特征选择需要和分类器设计匹配的思想,提出了ReliefF算法结合相关性分析方法的过滤式特征选择模型,并采用C4.5决策树分类器对特征选择模型的性能进行检验。过滤式特征选择能够有效去除无关和冗余特征,降低特征空间维数,简化分类器设计和维护的复杂度。 带钢表面缺陷识别是一个多类、多特征的复杂模式识别问题,采用单一分类器技术一步到位地构建具有优良性能的分类器十分困难。本文对分类器集成技术和分级分类器技术进行了总结,提出了由Boosting算法组合SLIQ决策树的带钢表面缺陷组合分类器识别方法。同构分类器组合技术Boosting算法通过适应性权重技术和加权投票方法建立并组合多个决策树分类器,有效地提高了分类精度。通过实际缺陷样本测试,组合分类器的识别精度达到92%以上,对单个分类器识别准确率的提高幅度大于10%。 本文对冷轧带钢表面缺陷自动检测技术进行理论和试验研究,提出的系统设计方案、带钢表面缺陷的检测和识别方法已经在实际的工程项目中得到验证,并投入了工业化应用,对机器视觉检测技术在其它带材领域的应用具有一定的启发作用。
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 高建伟;基于机器视觉的方便面包装检测系统开发[D];电子科技大学;2011年
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【参考文献】
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【共引文献】
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9 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 梁禹;王义刚;王娜;;基于支持向量机的电力电子电路故障诊断[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 于化龙;基于DNA微阵列数据的癌症分类技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 孟凡彬;基于随机集理论的多目标跟踪技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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5 李建平;面向异构数据源的网络安全态势感知模型与方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 任桢;图像分类任务的关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
9 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
10 邬俊;基于交互式语义推理的图像检索算法研究[D];大连海事大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 马彦平;基于数字图像的冬小麦、夏玉米长势远程动态监测技术研究[D];华中农业大学;2010年
2 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
3 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
4 陈国强;准双曲面齿轮接触图像齿形轮廓和接触斑点的二维重构[D];河南理工大学;2010年
5 廖甜甜;白细胞图像语义识别分类的研究[D];南昌航空大学;2010年
6 黄正荣;基于振动波的高速公路车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
7 刘棉;人机划拳系统的实现[D];山东科技大学;2010年
8 刘桂珍;颅骨三维重建与信息提取[D];山东科技大学;2010年
9 马冉冉;集成学习算法研究[D];山东科技大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 裴继红;基于模糊信息处理的图像分割方法研究[D];西安电子科技大学;1998年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王磊;基于机器视觉的电池表面缺陷检测技术研究[D];中国科学技术大学;2011年
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8 程玉龙;采用USB2.0接口的图像采集系统设计[D];重庆大学;2007年
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10 禹建东;带钢表面缺陷智能检测系统的设计与研究[D];西安建筑科技大学;2008年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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7 天笑;1394接口新标准即将推出 成USB新挑战[N];电子资讯时报;2008年
8 周晓娟;TD已过分水岭[N];通信产业报;2008年
9 本报记者 李剑琦;与Euresys策略联盟 凌华中国战略加速升级?[N];机电商报;2005年
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1 杨水山;冷轧带钢表面缺陷机器视觉自动检测技术研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
2 李勇明;尿沉渣图像自动识别算法的研究[D];重庆大学;2007年
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4 张印辉;多尺度马尔可夫随机场图像分割方法研究[D];昆明理工大学;2010年
5 白小晶;基于偏微分方程的图像分割与配准研究[D];南京理工大学;2010年
6 陈志彬;非参数变形模型结合模糊技术的MRI图像分割[D];大连理工大学;2010年
7 高浩;粒子群算法及其在图像分割中的应用与研究[D];江南大学;2009年
8 刘怀广;浮法玻璃缺陷在线识别算法的研究及系统实现[D];华中科技大学;2011年
9 周鲜成;基于微粒群算法的数字图像处理方法研究[D];中南大学;2008年
10 付晓薇;基于量子力学的图像处理方法研究[D];华中科技大学;2010年
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1 刘涛;基于机器视觉的汽车桩考系统[D];合肥工业大学;2002年
2 刘乐元;集控式足球机器人视觉系统的研究与实现[D];武汉工程大学;2007年
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4 严灵毓;基于半监督学习的图像分割系统的设计与实现[D];华中科技大学;2010年
5 程现彬;基于机器视觉的小直径工件检测系统的研究[D];合肥工业大学;2010年
6 晁攀攀;基于机器视觉的贵金属复合带焊接质量在线检测技术研究[D];电子科技大学;2010年
7 刘学山;基于机器视觉的锂离子电池极片检测系统的研究与设计[D];华南理工大学;2010年
8 王强;基于机器视觉的检测识别系统研究及应用[D];电子科技大学;2010年
9 赵娇洁;基于机器视觉的汽车轮毂形状识别算法研究[D];沈阳师范大学;2011年
10 宋晓峰;基于贝叶斯置信传播的图像分割方法研究[D];西安电子科技大学;2009年
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