带钢表面缺陷智能检测系统的设计与研究

带钢表面缺陷智能检测系统的设计与研究毕业论文网wwbiyelunwen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9-102.2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24-314.1.1B样条曲线25-27---本文来源于网络,仅供参考,勿照抄,如有侵权请联系删除---4.1.2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34-355.1.2BP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37-395.2.2BP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---本文来源于网络,仅供参考,勿照抄,如有侵权请联系删除---

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