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冷轧铝板表面复杂缺陷检测算法的研究

作　者: 李晓婷
导　师: 綦星光
学　校:
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 冷轧铝板表面缺陷形态学滤波动态阈值 SVM分类器
分类号: TG339
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
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内容摘要

金属铝在现代工业生产中占有重要地位，被称为通用金属。在铝板生产过程中，由于原材料、设备老化、生产工艺和外界环境等因素的影响，在铝板表面将产生一些影响铝板性能的缺陷，如：擦伤、划伤、气泡等。目前，国内很多铝加工生产企业仍是利用人工检测来完成缺陷检测，这种方法引起生产企业的生产效率下降，检测过程中漏检、检测精度低的缺点会影响企业的信誉和经济效益。所以，利用机器视觉的冷轧铝板表面缺陷检测系统的出现势在必行。该系统不但实现了冷轧铝板表面缺陷检测的自动化，而且提高冷轧铝板缺陷的检测效率和精度，从而提高了冷轧铝板生产企业的经济效益。本论文对冷轧铝板表面缺陷检测研究的背景、发展过程和研究现状进行了介绍和分析。对基于机器视觉其他金属表面缺陷检测算法做了学习和研究。简单介绍了基于机器视觉的冷轧铝板表面缺陷检测系统。本论文中通过对图像处理算法的整体学习、研究、比较，并通过实验对图像处理算法在冷轧铝板表面缺陷图像做处理，经过实验对比分析，提出了一种能准确检测出冷轧铝板表面缺陷的算法。具体的检测过程为：首先对采集到的冷轧铝板表面缺陷图做形态学预处理，去除在图像采集和传输过程中可能产生的噪声；然后对预处理的缺陷图像利用动态阈值分割做缺陷图像的检测和分割；最后提取出缺陷的一些相关特征值，利用部分特征值做缺陷的分类和识别，初步采用SVM分类器对缺陷进行分类，对气泡和划伤做了分类实验。该检测算法在现有的冷轧铝板表面的气泡、擦伤、划伤、异物压入、复合层脱落等缺陷的检测能满足生产需要，但是对其他油斑、乳液斑等缺陷检测还需要进一步的改进，分类还只是处于初步阶段，还需要完善和改进。

全文目录

目录  5-8
摘要  8-9
ABSTRACT  9-11
第1章绪论  11-15
  1.1 课题研究的背景和意义  11-12
    1.1.1 课题的研究背景  11
    1.1.2 课题的研究意义  11-12
  1.2 金属板材缺陷检测国内外现状  12-13
    1.2.1 国外现状  12-13
    1.2.2 国内现状  13
  1.3 本论文的主要内容  13-15
第2章基于机器视觉的冷轧铝板表面复杂缺陷检测系统  15-23
  2.1 冷轧铝板表面缺陷类型  15-16
  2.2 铝板表面缺陷检测国内外现状  16-18
    2.2.1 人工目测  16
    2.2.2 自动检测方法  16-17
    2.2.3 机器视觉检测方法  17-18
  2.3 系统的检测原理和总体设计方案  18-19
  2.4 系统的硬件设计  19-21
  2.5 系统的软件设计  21-22
  2.6 本章小结  22-23
第3章冷轧铝板表面缺陷图像的预处理  23-41
  3.1 数字图像处理的介绍  23-24
  3.2 图像平滑去噪  24-35
    3.2.1 常见的几种噪声  24-27
    3.2.2 基本的去噪方法  27-31
    3.2.3 数学形态学滤波去噪  31-35
  3.3 冷轧铝板表面缺陷滤波方法的研究  35-39
  3.4 本章小结  39-41
第4章冷轧铝板表面缺陷图像检测与分割  41-59
  4.1 阈值分割  41-43
    4.1.1 人工选取法  42
    4.1.2 迭代法  42-43
    4.1.3 基于最大类间方差法  43
  4.2 边缘检测  43-47
    4.2.1 梯度算子  44-45
    4.2.2 高斯-拉普拉斯算子  45
    4.2.3 Canny 算子  45-46
    4.2.4 利用数学形态学做边缘检测的研究  46-47
  4.3 区域分割  47
  4.4 冷轧铝板表面缺陷图像的检测和分割方法的研究  47-57
    4.4.1 阈值分割和边缘检测在冷轧铝板表面缺陷分割的局限性  47-53
    4.4.2 利用动态阈值对冷轧铝板表面缺陷检测  53-57
  4.5 本章小结  57-59
第5章冷轧铝板表面缺陷图像的特征提取和分类  59-71
  5.1 特征提取简介  59
  5.2 缺陷图像的特征  59-65
    5.2.1 灰度特征  59-61
    5.2.2 形状特征  61-63
    5.2.3 纹理特征  63-65
  5.3 冷轧铝板表面缺陷图像特征提取  65-66
  5.4 基于支持向量机的冷轧铝板表面缺陷分类识别  66-69
    5.4.1 SVM 分类器原理及算法  67-68
    5.4.2 基于 SVM 分类算法对冷轧铝板表面的缺陷图像的分类  68-69
  5.5 本章小结  69-71
第6章总结与展望  71-73
  6.1 总结  71-72
  6.2 展望  72-73
参考文献  73-77
致谢  77-79
在学期间主要科研成果  79
  一、发表学术论文  79

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