基于谱残差视觉显著性的带钢表面缺陷检测

发布时间：2017-11-09 23:34

  本文关键词：基于谱残差视觉显著性的带钢表面缺陷检测

  更多相关文章： 带钢 缺陷检测 视觉显著性 谱残差 同态滤波 加权马氏距离

【摘要】：针对带钢表面缺陷检测实时性要求高,采集的图像易受光照环境影响且缺陷特征弱等因素影响,提出一种基于谱残差视觉注意模型的带钢表面缺陷在线检测算法。首先,提出改进同态滤波方法对图像预处理,去除光照不均匀的影响,改善后续的分割结果。然后,构建谱残差视觉注意模型,通过对数频谱曲线差分得到缺陷显著图像。最后,提出加权马氏距离方法对显著图像阈值化增强,并利用连通区域标记法,标记出原带钢图像的缺陷位置。对提出的算法进行了实验验证,结果显示:该算法检测速度快,单幅图像平均检测耗时仅37.6ms,满足带钢在线实时检测要求。在同一缺陷数据库与灰度投影法,多尺度Gabor边缘检测法和隐马尔可夫树模型法进行了性能对比,结果表明:本文算法对带钢常见8类缺陷类型,平均检测率达到了95.3%,且漏检率和误检率较低,有效性高于对比算法。
【作者单位】： 河北工业大学控制科学与工程学院;河北科技大学;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61403119,No.61203275) 河北省自然科学基金资助项目(No.F2014202071) 天津市特派员科技计划资助项目(No.15JCTPJC55500)
【分类号】：TG335.56;TP391.41
【正文快照】： 1引言作为钢铁产业的一种重要产品,冷轧带钢是现代工业生产过程中的必备原材料。带钢在汽车制造、航空航海、精密仪表、电器生产等行业的应用越来越广泛。带钢表面缺陷会严重影响带钢表面的冷弯、焊接性、表面光洁度等性能,进而将影响最终的产品性能。因此,带钢表面缺陷快速、

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本文编号：1164120