内蒙古科技大学 信息工程学院, 包头 014000
针对光照不均等对钢板缺陷检测识别率的影响, 提出了一种基于图像处理的钢板缺陷检测方法。在图像增强的基础上进行图像滤波去噪, 保留图像细节特征。根据大津阈值法实现图像分割, 对钢板缺陷图像周长、面积及宽度等几何特征进行有效提取并根据神经网络分类识别。实验表明, 所提出的钢板缺陷检测方法在识别准确率方面有所提高。
图像处理 缺陷检测 特征提取 分类识别 钢板 image processing defect detection feature extraction classification and recognition steel plate
内蒙古科技大学 信息工程学院, 内蒙古 包头 014010
连铸坯的缺陷会对轧制工艺产生影响, 通过对连铸坯表面图像特征进行分析, 提出了一种基于多尺度数学形态学的连铸坯表面缺陷检测方法。该缺陷检测方法能够有效去除噪声, 并对水痕、氧化铁皮、渣痕等伪特征具有较好的抑制作用。实验结果表明, 与Sobel方法、Prewitt方法、Canny方法、Laplacian方法等边缘检测方法相比较, 该方法对缺陷边缘提取完整、平滑、定位准确, 识别准确率达96.37%。
数学形态学 连铸坯缺陷 多尺度 边缘检测 mathematical morphology surface defects of continuous casting slabs multi-scale edge detection
