基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的冷軋薄板板形識(shí)別.pdf

1、冷軋薄板的質(zhì)量控制在冷軋板生產(chǎn)中越來(lái)越受到重視。傳統(tǒng)的接觸式板形檢測(cè)方法難以或無(wú)法滿足快速準(zhǔn)確的檢測(cè)精度，而且造價(jià)高，備件昂貴，維護(hù)費(fèi)用較大。針對(duì)接觸式板形檢測(cè)技術(shù)的缺點(diǎn)，國(guó)內(nèi)外研究者提出了許多解決方案。而基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的非接觸式板形檢測(cè)技術(shù)成為發(fā)展方向和研究熱點(diǎn)。
　　依托“基于新計(jì)算智能理論的鋼鐵工業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)”項(xiàng)目（重慶市自然科學(xué)基金，項(xiàng)目編號(hào)：7369）及“冷軋板板形控制人工智能系統(tǒng)”項(xiàng)目（橫向科技,合同號(hào)：GK

2、050121），本論文利用普通光源和CCD傳感器獲取板形反光圖像，使用圖像分割和模式分類技術(shù)識(shí)別冷軋板軋制過(guò)程的板形缺陷。
　　本論文主要內(nèi)容如下：
　?、俚?章分析板形缺陷種類和特點(diǎn)，提出了研究對(duì)象的特征。
　　②第3章提出了利用普通光源、基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的板形識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)成和模塊設(shè)計(jì)方案。
　　③第4章在板形識(shí)別系統(tǒng)方案基礎(chǔ)之上，完成了圖像采集系統(tǒng)、照明系統(tǒng)和圖像數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了整個(gè)板形識(shí)別系統(tǒng)

3、的硬件安裝和調(diào)試。
　?、艿?章在完成系統(tǒng)硬件基礎(chǔ)之上，以Visual C++6.0為開(kāi)發(fā)平臺(tái)，完成了從圖像采集、圖像預(yù)處理、圖像分割、識(shí)別分類，到結(jié)果顯示等整個(gè)板形識(shí)別系統(tǒng)的軟件代碼編寫(xiě)。重點(diǎn)解決了板形圖像分割和識(shí)別分類關(guān)鍵性問(wèn)題，提出采用基于圖像序列差分法分割板形圖像邊緣，突出板形缺陷的信息，利用最小誤差閾值法提取差分后圖像的特征信息。與基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和基于形態(tài)學(xué)法作對(duì)比，驗(yàn)證了此算法簡(jiǎn)單有效。
　　現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行考核表明，系