基于神经网络的冷轧带钢表面缺陷检测与分类技术研究

发布时间：2017-07-04 01:11

  本文关键词：基于神经网络的冷轧带钢表面缺陷检测与分类技术研究

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【摘要】：质量控制在钢铁生产中的意义日趋显著,带钢的表面缺陷是影响带钢质量的重要因素,对带钢进行表面缺陷检测对于提高带钢的质量具有非常重要的作用。传统的人工检测的方法不能得到令人满意的检测结果,因此研究和开发带钢表面缺陷检测系统已经成为钢铁企业的共识。 本文对基于神经网络的冷轧带钢表面缺陷检测和分类技术进行了研究,给出了冷轧带钢表面缺陷检测技术的总体设计方案,对系统的硬件结构和软件流程进行了介绍,并着重讨论了冷轧带钢表面缺陷检测和分类的算法。其主要工作包括以下几个方面: 1. 根据带钢表面缺陷检测系统的技术要求,提出系统的总体设计方案。 2. 研究和开发了系统的缺陷检测方法,并用从生产线上采集的冷轧带钢样本对该方法进行了验证。结果表明,该方法可以有效的检测六种本文所研究的冷轧带钢表面缺陷,检出率达到90%。 3. 讨论了系统提取的特征量类型,实验证明这些特征量对缺陷的分类非常有效。 4. 研究和开发了系统的缺陷分类方法,用BP 神经网络构建了系统的分类器。通过实验证明本文的缺陷分类方法可以有效地识别本文所研究的冷轧带钢表面缺陷类型,识别率达到90%。 在带钢表面缺陷检测中,采用图像处理与神经网络相结合,是一种比较新的方法,它拥有其他方法所不具有的优点,检定精度、效率都较高。并且在以后的生产实践中,这种方法可以根据需要进行相应的扩展。
【关键词】：缺陷检测 神经网络 冷轧带钢 图像处理 机器视觉
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：TG335
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目录6-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 冷轧带钢表面缺陷检测技术的意义9-10
• 1.2 冷轧带钢表面缺陷检测技术的发展现状10-12
• 1.3 课题的来源12-13
• 1.4 课题的研究内容13-14
• 第二章 冷轧带钢表面缺陷检测技术的总体方案设计14-22
• 2.1 系统检测的常见缺陷类型14-17
• 2.2 系统的总体设计方案17
• 2.3 系统的硬件设计方案17-19
• 2.4 系统的软件设计方案19-21
• 2.5 本章小结21-22
• 第三章 人工神经网络22-32
• 3.1 神经网络的基本概念22-24
• 3.2 神经网络的计算特点24-25
• 3.3 神经网络的学习25-28
• 3.3.1 神经网络的学习方式26
• 3.3.2 神经网络的学习规则26-28
• 3.4 BP 神经网络模型28-31
• 3.5 本章小结31-32
• 第四章 冷轧带钢表面缺陷检测技术研究32-56
• 4.1 特征向量的提取32-33
• 4.2 主元分析33-37
• 4.2.1 奇异值分解(SVD)定理34-35
• 4.2.2 基于SVD 的主元分析35
• 4.2.3 主元个数的选择35-36
• 4.2.4 特征向量的降维结果36-37
• 4.3 前馈神经网络的设计37-43
• 4.3.1 BP 神经网络的设计37-39
• 4.3.2 雅克比算法39-42
• 4.3.3 网络的训练和使用42-43
• 4.4 缺陷区域的分割43-45
• 4.4.1 连通成分标记法的算法43-45
• 4.4.2 缺陷区域的分割45
• 4.5 实验45-54
• 4.5.1 训练样本的获取45
• 4.5.2 实验结果45-52
• 4.5.3 算法比较52-54
• 4.6 本章小结54-56
• 第五章 冷轧带钢表面缺陷分类技术研究56-67
• 5.1 特征选取56-63
• 5.1.1 形态特征58-60
• 5.1.2 灰度特征60-61
• 5.1.3 纹理特征61-63
• 5.2 基于BP 网络的分类器的设计63-65
• 5.2.1 分类器的设计63-64
• 5.2.2 BP 网络分类器设计时应该考虑的问题64
• 5.2.3 BP 网络分类器的网络结构64-65
• 5.3 缺陷的识别过程65
• 5.4 实验65-66
• 5.4.1 训练样本的获取65-66
• 5.4.2 分类器的测试结果66
• 5.6 本章小结66-67
• 第六章 总结67-68
• 致谢68-69
• 参考文献69-72
• 个人简历、在学期间的研究成果及发表论文72

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