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文檔簡介
1、金屬帶材是工業(yè)基礎性原材料,其表面質(zhì)量作為產(chǎn)品重要性能參數(shù)越來越受到企業(yè)關(guān)注。表面檢測數(shù)據(jù)不僅可以用于分析工藝問題,還可為成品管理提供重要依據(jù)。隨著市場需求量快速上升,基于機器視覺的表面檢測技術(shù)已經(jīng)成為研究熱點。目前該技術(shù)市場不僅被國外壟斷,且技術(shù)仍未成熟。本文對目前金屬帶材表面檢測中存在的技術(shù)問題展開研究。通過對其中關(guān)鍵技術(shù)分析總結(jié),給出了解決方案。在完成了樣機研制后進行了工程應用驗證,最終成功得到了應用推廣。期間形成創(chuàng)新性成果包括:
2、
1.針對數(shù)據(jù)采集過程中干擾因素造成圖像非均勻性問題,提出統(tǒng)計背景估計的高斯馬爾科夫模型校正方法,解決了圖像非均勻性和圖像序列灰階不一致性問題;對校正后的圖像數(shù)據(jù)提出基于3σ準則的自適應背景紋理的缺陷提取方法,解決了高數(shù)據(jù)率下缺陷檢測的實時性問題。兩種方法的融合實現(xiàn)使系統(tǒng)檢出率和穩(wěn)定性得到了保證。
2.針對變背景紋理與非顯著性缺陷圖像分割問題,提出組合分割算法。該方法基于3σ準則自適應雙閾值、殘差卡方分割、自適應熵檢
3、測,以誤分概率最小準則實現(xiàn)自動組合分割,并采用固定閾值異常判斷。結(jié)合自動多線程技術(shù)實現(xiàn),提高了分割準確性。
3.針對多形態(tài)非顯著性缺陷在大數(shù)據(jù)率下識別的技術(shù)難點,提出最近鄰與詞袋模型兩級識別方法。方法通過缺陷特征與最近鄰法過濾缺陷數(shù)據(jù);再通過混沌特征描述缺陷形態(tài)的非確定性,再構(gòu)造中層特征描述其隱含的工藝特征信息進行二級識別。
4.為獲取穩(wěn)定且高質(zhì)量的圖像,對其中關(guān)鍵部件進行了自主研制,形成了多項專利技術(shù):一體化多路線
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