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1、带钢表面缺陷智能检测系统的设计与研究文章来源 毕业论文网 针对目前自动化方法在带钢表面缺陷检测时准确度不高的问题,本文探讨了基于计算机视觉的智能检测系统总体设计方案及软、硬件构成,重点设计了其中的缺陷初检、分割和识别步骤解决方案。 针对实际生产中缺陷出现概率较低的现状,利用对图像分块差值图提取的灰度范围、方差等特征量,构造了缺陷初检判别函数,以提高检测算法的实时陛。对初检含缺陷的图像,因光照不均匀而引起传统的单一阈值分割结果十分不理想,提出了一种基于B样条拟合阈值曲面的分割算法,用于获得分割图像的阈值曲面。在分割出缺陷目标的基础上,选择了几何形状、不变矩等缺陷种类判别特征量,构建了
2、相应的BP神经网络分类器完成对缺陷具体类别的识别。在上述带钢表面缺陷智能检测系统的设计思路下,本文对其中的缺陷初检、分割和识别等关键步骤进行了相应的算法实现与测试,取得良好效果。 【关键词】：缺陷检测 阈值曲面分割 神经网络识别 【学位授予单位】：西安建筑科技大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2008【分类号】：TP274.4【DOI】：CNKI:CDMD:2.2008.104487【目录】： 摘要3-4ABSTRACT4-7第1章 绪论7-91.1 国内外研究现状和意义7-81.2 论文的主要工作及组织结构8-9第2章 智能检测系统的总体设计9-132.1 检测原理及总体设计方案9-1
3、02.2 系统硬件设计方案10-112.3 系统软件设计方案11-122.4 本章小结12-13第3章 预处理及缺陷初检13-243.1 图像预处理13-153.2 缺陷初检15-233.2.1 缺陷图像的特征提取15-183.2.2 特征量的选择18-203.2.3 缺陷初检的判别20-233.3 本章小结23-24第4章 缺陷区域分割24-344.1 基于B样条拟合阈值曲面的缺陷分割算法24-314.1.1 B样条曲线25-274.1.2 分割算法模型27-294.1.3 偏离项系数和光顺项系数的自适应调整29-314.2 分割的后处理31-334.2.1 形态滤波31-334.2.2 连通区域标记334.3 本章小结33-34第5章 缺陷识别34-425.1 人工神经网络34-375.1.1 神经网络概述34-355.1.2 BP神经网络模型35-375.2 基于BP神经网络的缺陷识别算法37-415.2.1 缺陷区域特征的选择37-395.2.2 BP神经网络设计39-405.2.3 实验结果40-415.3 本章小结41-42结论42-43致谢43-44参考文献44-46研究成果46
