【摘 要】
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质量检测在板带钢生产线上的作用至关重要,表面缺陷检测是其中的关键步骤,因此开展板带钢表面缺陷检测技术研究,对于提高板带钢质量意义重大。随着航空航天、汽车电子等行业的发展,企业对板带钢的表面质量要求愈加严苛,传统的表面缺陷检测技术逐渐不能满足行业需求。视觉技术的高速发展克服了这一困扰,基于机器视觉的检测方法开始运用于板带钢的表面缺陷检测,其高速高效的检测水平弥补了传统检测手段的不足。在此背景下,本文
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质量检测在板带钢生产线上的作用至关重要,表面缺陷检测是其中的关键步骤,因此开展板带钢表面缺陷检测技术研究,对于提高板带钢质量意义重大。随着航空航天、汽车电子等行业的发展,企业对板带钢的表面质量要求愈加严苛,传统的表面缺陷检测技术逐渐不能满足行业需求。视觉技术的高速发展克服了这一困扰,基于机器视觉的检测方法开始运用于板带钢的表面缺陷检测,其高速高效的检测水平弥补了传统检测手段的不足。在此背景下,本文进行了以下研究:（1）研究了板带钢表面缺陷图像的滤波方法。在分析和比较常用图像滤波方法的基础上,提出了一种基于小波分解和维纳滤波的滤波方法,该方法在去除更多噪声的同时保留了图像的主体信息,并通过峰值信噪比客观验证了该方法的优异性。（2）研究了板带钢表面缺陷图像的分割方法。介绍了常用的缺陷图像分割方法及其不足之处,提出了基于多尺度Retinex增强和自适应阈值的分割方法,该方法能分割出完整的缺陷且边界连续。（3）研究了板带钢表面缺陷常用特征的提取与选择方法。从板带钢表面缺陷图像中提取了几何特征、灰度特征、投影特征和纹理特征共计37种特征,然后利用Fisher判别准则对提取的高维特征进行降维,选出对缺陷识别贡献更大的28种特征,作为缺陷识别网络的输入。（4）优化了BP（Back Propagation）神经网络,构建了基于该方法的缺陷识别分类器,并用板带钢表面缺陷数据集进行检验。实验结果表明,该分类器取得平均85%以上的分类精度,同时稳定性良好。
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