管声启
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王燕妮
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师红宇
钢铁研究
针对带钢表面缺陷的特点,提出了1种基于图像预处理消除光照不均等的干扰且用神经网络进行缺陷识别的检测方法.带钢缺陷的检测分为3步:首先,对采集的图像进行预处理,通过图像零均值化以消除光照对检测的影响,分别利用维纳滤波和sobel算子对图像进行滤波除噪和锐化处理；其次,通过最大类间方差法进行图像分割以及计算面积来判断是否存在缺陷；最后,在提取图像特征的基础上,通过设计人工神经网络识别带钢缺陷类型.实验表明,采用的方法能够有效抑制图像背景干扰,能够有效地实现带钢缺陷的快速检测.
关键词:
带钢缺陷
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图像预处理
,
人工神经网络
,
缺陷检测
管声启
,
师红宇
,
王燕妮
钢铁研究学报
针对带钢表面缺陷的特点,提出了一种基于图像零均值化的检测方法.首先,通过对测试图像进行零均值化,以消除光照对检测的影响；其次,利用维纳滤波对零均值化图像进行滤波除噪；在此基础上,采用Sobel进行锐化处理；最后,通过最大类间方差法进行图像分割,从而实现对带钢表面缺陷的检测.试验表明,本方法能够有效抑制图像背景干扰,有效地实现带钢缺陷的快速检测.
关键词:
带钢缺陷
,
零均值化
,
维纳滤波
,
缺陷检测
