基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冷軋帶鋼表面缺陷檢測與分類技術(shù)研究.pdf

1、質(zhì)量控制在鋼鐵生產(chǎn)中的意義日趨顯著,帶鋼的表面缺陷是影響帶鋼質(zhì)量的重要因素,對帶鋼進(jìn)行表面缺陷檢測對于提高帶鋼的質(zhì)量具有非常重要的作用。傳統(tǒng)的人工檢測的方法不能得到令人滿意的檢測結(jié)果,因此研究和開發(fā)帶鋼表面缺陷檢測系統(tǒng)已經(jīng)成為鋼鐵企業(yè)的共識。本文對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冷軋帶鋼表面缺陷檢測和分類技術(shù)進(jìn)行了研究,給出了冷軋帶鋼表面缺陷檢測技術(shù)的總體設(shè)計(jì)方案,對系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)和軟件流程進(jìn)行了介紹,并著重討論了冷軋帶鋼表面缺陷檢測和分類的算法。其主要

2、工作包括以下幾個(gè)方面:1.根據(jù)帶鋼表面缺陷檢測系統(tǒng)的技術(shù)要求,提出系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)方案。2.研究和開發(fā)了系統(tǒng)的缺陷檢測方法,并用從生產(chǎn)線上采集的冷軋帶鋼樣本對該方法進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,該方法可以有效的檢測六種本文所研究的冷軋帶鋼表面缺陷,檢出率達(dá)到90％。3.討論了系統(tǒng)提取的特征量類型,實(shí)驗(yàn)證明這些特征量對缺陷的分類非常有效。4.研究和開發(fā)了系統(tǒng)的缺陷分類方法,用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了系統(tǒng)的分類器。通過實(shí)驗(yàn)證明本文的缺陷分類方法可以有效地識