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文档简介

1、带钢表面缺陷智能检测系统的设计与研究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 ,

2、 构建了相应的 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

3、理及总体设计方案 9-102.2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

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