版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、冷軋帶鋼表面缺陷檢測(cè)技術(shù)是鋼鐵企業(yè)提高產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力,改進(jìn)生產(chǎn)工藝的關(guān)鍵技術(shù)之一。目前,傳統(tǒng)的表面缺陷檢測(cè)技術(shù)正逐漸被淘汰,取而代之的是基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測(cè)技術(shù),該技術(shù)已經(jīng)成為帶鋼表面缺陷檢測(cè)的主流技術(shù)。在20世紀(jì)末,歐美一些發(fā)達(dá)國家相繼研究成功了基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)。我國對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的研究由于受到表面缺陷檢測(cè)速度、圖像處理速度等方面因素的制約,到目前為止尚無成功應(yīng)用的系統(tǒng),這在一定程度上影響了我國冷軋帶鋼產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力
2、,不利于提高帶鋼產(chǎn)品的附加值。
在機(jī)器視覺表面缺陷檢測(cè)技術(shù)中圖像處理算法繁多且復(fù)雜,而且當(dāng)采用專用ASIC芯片或通用微處理器實(shí)現(xiàn)圖像處理系統(tǒng)時(shí),存在著靈活性和處理效率相互制約的問題。采用專用ASIC電路可以高速、可靠的實(shí)現(xiàn)圖像處理,但是這種專用電路靈活性差,開發(fā)周期長,芯片設(shè)計(jì)比較復(fù)雜。通用微處理器(如計(jì)算機(jī)、DSP等)可以靈活的實(shí)現(xiàn)不同的圖像處理算法,但是這種實(shí)現(xiàn)方法受到其處理器架構(gòu)的制約,在實(shí)時(shí)性要求高的應(yīng)用中,多采用并行
3、處理器陣列來實(shí)現(xiàn),使得系統(tǒng)龐大、價(jià)格昂貴、維護(hù)復(fù)雜。針對(duì)這些問題,本文研究了基于FPGA硬件平臺(tái)的動(dòng)態(tài)可重構(gòu)技術(shù),以及多IP核的圖像并行處理技術(shù),使得系統(tǒng)以較少的硬件資源實(shí)現(xiàn)比較復(fù)雜的功能,在提高系統(tǒng)執(zhí)行速度的同時(shí)降低成本。
分析了表面缺陷圖像噪聲來源及類型,在研究了基于偏微分方程圖像去噪模型的基礎(chǔ)上,選擇了能夠滿足對(duì)比不變性和仿射不變性條件的AMSS(Affine Morphological Scale Space)方程對(duì)表
4、面缺陷圖像進(jìn)行濾波處理,有效地去除缺陷圖像中的噪聲信息。采用有限差分法求解AMSS方程,并且分析了迭代步長和尺度參數(shù)對(duì)濾波效果的影響,改進(jìn)了對(duì)稱交叉熵的定義形式,提出了基于改進(jìn)對(duì)稱交叉熵的迭代停止準(zhǔn)則,避免了依靠人為觀察濾波結(jié)果,選擇濾波尺度參數(shù)的問題,拓寬了基于AMSS方程圖像濾波方法的應(yīng)用領(lǐng)域,改善了表面缺陷圖像預(yù)處理的效果。
冷軋帶鋼表面缺陷由于受到帶鋼材質(zhì)以及缺陷形成機(jī)理的影響,在缺陷與正常帶鋼之間普遍存在著過渡區(qū)域,
5、同時(shí)該區(qū)域有助于識(shí)別帶鋼表面缺陷的類型,因而提出了基于過渡區(qū)的局部閾值圖像分割方法。該方法充分利用了缺陷的過渡區(qū)信息,克服了局部閾值分割方法中子圖像大小影響圖像分割效果的問題,提高了缺陷分割的準(zhǔn)確性和完整性。提取了缺陷的灰度特征、基于灰度共生矩陣的紋理特征和不變矩特征,采用核主成分分析的方法對(duì)缺陷同種特征進(jìn)行抽取,降低了缺陷同種特征之間的相關(guān)性。基于信息融合理論,將缺陷特征組合,采用偏最小二乘法分析組合特征,降低組合特征中相同缺陷不同種
6、類特征之間的相關(guān)性,使得組合特征能夠更加準(zhǔn)確、有效的描述缺陷。
研究了支持向量機(jī)分類理論,分析了基于支持向量機(jī)的多類分類方法,將一類支持向量機(jī)多類分類的方法與不確定性理論相結(jié)合,設(shè)計(jì)了缺陷分類器并進(jìn)行了分類實(shí)驗(yàn),在有限樣本的情況下,采用不同特征組合,使分類的準(zhǔn)確率最高達(dá)到95%。研制了可重構(gòu)圖像并行處理系統(tǒng),并且在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了表面缺陷圖像的預(yù)處理和分割算法,提高了圖像處理算法的運(yùn)算速度,使得圖像處理系統(tǒng)的實(shí)時(shí)處理速度可以達(dá)到3
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 冷軋帶鋼表面缺陷檢測(cè)若干關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 基于圖像處理的冷軋帶鋼表面缺陷檢測(cè)與識(shí)別研究.pdf
- 基于面陣CCD的冷軋帶鋼表面缺陷在線檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 冷軋帶鋼表面缺陷機(jī)器視覺自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)研究.pdf
- 冷軋帶鋼表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與分類器研究.pdf
- 冷軋帶鋼表面缺陷識(shí)別及其并行處理的研究.pdf
- 冷軋帶鋼表面缺陷數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冷軋帶鋼表面缺陷檢測(cè)與分類技術(shù)研究.pdf
- 冷軋帶鋼表面氧化色的研究.pdf
- 冷軋帶鋼厚度及板形控制關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 基于加權(quán)特征的冷軋帶鋼典型表面缺陷圖像混合模式分類識(shí)別.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冷軋帶鋼表面缺陷識(shí)別分類技術(shù)研究.pdf
- 冷軋帶鋼表面缺陷匹配信息推薦算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf
- 冷軋帶鋼生產(chǎn)設(shè)備新技術(shù)
- 基于遺傳算法的冷軋帶鋼缺陷圖像模式識(shí)別研究.pdf
- 提高冷軋帶鋼表面清潔性的研究.pdf
- 冷軋帶鋼卷取機(jī)設(shè)計(jì)
- 基于優(yōu)化濾波器的冷軋帶鋼表面缺陷分割與合并.pdf
- 基于數(shù)字濾波器的冷軋帶鋼表面缺陷分割算法研究.pdf
- 冷軋帶鋼板形控制的研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論