基于圖像處理技術的鑄坯表面缺陷自動檢測系統(tǒng)的研究.pdf

1、鑄坯表面質量控制在鑄坯生產中的意義越來越明顯,對鑄坯的表面缺陷進行檢測并采取相應措施予以處理從而提高鑄坯的質量顯得尤為重要。國內傳統(tǒng)的檢測方法是等鑄坯冷卻到環(huán)境溫度后進行人工目測或通過操作室監(jiān)控攝像機直接觀測,這兩種方法存在明顯弊端。因此研究并實現(xiàn)鑄坯表面缺陷自動檢測系統(tǒng),實現(xiàn)在線實時地對鑄坯表面質量進行監(jiān)測和控制,對于提高產品質量,降低質檢人員的工作強度,促進鋼材產業(yè)的生產效率,從而進一步提高產品的市場占有率具有十分重要的意義。

2、>　　 用于缺陷檢測的方法有很多,主要經歷了人工檢測、新興技術檢測和信息智能化檢測三個階段。本文在分析討論這些方法優(yōu)缺點的基礎上,針對鑄坯生產線環(huán)境惡劣和鑄坯表面缺陷情況復雜的特點,研究并提出了基于圖像處理技術的鑄坯表面缺陷自動檢測系統(tǒng),采用基于非線性映射能力顯著、自適應自學習能力強的BP神經網絡來實現(xiàn)缺陷分類器設計。
　　 本文首先介紹了本研究課題的來源、研究背景和意義以及國內外研究現(xiàn)狀,接著討論了與本課題相關的圖像處理技術