基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鋼材表面缺陷快速檢測(cè)

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1、碩士學(xué)位論文基十神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼材表面缺陷快速檢測(cè)摘要表面缺陷是影響鋼材質(zhì)量的重要因素，鋼材表面缺陷圖像在線快速檢測(cè)已成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)課題。研究鋼材表面缺陷識(shí)別技術(shù)不僅具有一定的理論價(jià)值更具有實(shí)際的應(yīng)用前景。本文設(shè)計(jì)并通過(guò)仿真實(shí)現(xiàn)了冷軋帶鋼表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)及缺陷分類(lèi)系統(tǒng)，重點(diǎn)研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法及圖像處理技術(shù)在鋼材表面缺陷識(shí)別中的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)冷軋帶鋼表面的缺陷快速自動(dòng)分類(lèi)，主要研究成果如下：1、根據(jù)帶鋼表面檢測(cè)系統(tǒng)的需求，采用相對(duì)合理的檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)由8臺(tái)CCD相機(jī)及8臺(tái)并行處理計(jì)算機(jī)組成。結(jié)果表明，系統(tǒng)穩(wěn)定性和維護(hù)性較強(qiáng)、適應(yīng)性強(qiáng)。2、根據(jù)鋼材表面缺陷產(chǎn)生存在的情況，分析

2、了鋼材表面檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)需求，設(shè)計(jì)應(yīng)用了冷軋帶鋼表面缺陷檢測(cè)的軟件系統(tǒng)。3、研究并發(fā)展了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在冷軋帶缺陷分類(lèi)中的應(yīng)用?；诓煌奶卣魈崛。枚喾诸?lèi)器技術(shù)，提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼材表面缺陷識(shí)別的方法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的帶鋼表面缺陷識(shí)別器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文的缺陷分類(lèi)方法可以有效地識(shí)別冷軋帶鋼表面的缺陷類(lèi)型，識(shí)別率達(dá)到96％以上。本文深入研究了圖像處理技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及模式識(shí)別理論在表面檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用，成功的實(shí)現(xiàn)了對(duì)帶鋼表面缺陷的自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別，能滿足帶鋼生產(chǎn)線的表面缺陷檢測(cè)要求，具有較高的推廣應(yīng)用價(jià)值。關(guān)鍵詞：圖像處理特征提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺陷檢測(cè)Abstract碩士

3、論文Thesurfacedefectisanimportantfactorinfluencingthequalityofsteelandthecurrentresearchofthisfieldfocusesontherapiddefectinspectioninthesteelsurfaceathomeandabroad．Astudyintothetechnologyofsurfacedefectrecognitionisofgreatsignificancebothintheoryandpractice．Inspectionandclassificationsystemofde

4、fectsinthesurfaceofcoldrolledstripsteelisdesigned．TheresearchfocusesontheapplicationofBPNeuralNetworkMethodandimageprocessingtechniquetotherecognitionofsteelsurfacedefects，whichrealizestherapidauto．classificationofdefectsinthesurfaceofcoldrolledstripsteel．Theresultsoftheresearchareasfollows：I．

5、Accordingtothestripsurfacedetectionsystemneedstoadoptarelativelyreasonablestructureofthedetectionsystem，thesystembytheCCDcamera8and8parallelprocessingcomputer．Theresultsshowedthatthestabilityofthesystemandmaintenanceofastrong，andadaptable．2．Basedonthepracticalsituationsinwhichdefectsoccurinfac

6、tories．thethesrsanalysestheprogrammingrequirementsofthesteelsurfaceinspectionsystemandpresentsnewsoftwaredesignedtoserveasasteelsurfaceinspectionsystem．3．Theresearchdevelopstheapplicationofneuralnetworktothedefectclassificationofcoldrolledstripsteel．Basedonthedifferentcharacteristicsextraction

7、．a(chǎn)methodofsteelsurfaceinspectionbasedonBPNeuralNetworkisproposedbyadoptingmulti—classifiertechnology．Thisdesignrealizesasteelsurfacedefectrecognizerbasedonneuralnetwork．Theexperimentalresultsshowthatthedefectclassificationmethodcanrecog