文档介绍：东北大学
博士学位论文
冷轧带钢表面缺陷可分离性特征提取及模式识别研究
姓名:王成明
申请学位级别:博士
专业:机械设计及理论
指导教师:颜云辉
20070101
冷轧带钢表面缺陷可分离性特征提取及模式识别研究术摘要冷轧带钢是钢铁工业的主要产品之一,它是汽车、家电、造船、航空航天等行业的重要原材料,其表面质量直接影响最终产品的质量和性能。在制造过程中,由于连铸钢坯、轧制设备、加工工艺等多方面的原因,导致冷轧带钢表面出现边缘锯齿、焊缝、夹杂、抬头纹、氧化皮、结疤、辊印、刮伤、孔洞、针眼、鳞皮、表皮分层等不同类型的缺陷,这些缺陷不仅影响产品的外观,更严重的是降低了产品的抗腐蚀性、耐磨性和疲劳强度等性能。欲提高冷轧带钢的表面质量,必须首先解决其表面缺陷的检测与分类问题,继而分析相应缺陷产生的原因,最终提出消除缺陷的解决方案。缺陷图像的模式识别是冷轧带钢表面缺陷检测的关键,而特征提取是模式识别中最为重要的步骤,然而在冷轧带钢的缺陷类型识别的研究过程中发现传统的识别方法存在准确识别率不够理想、识别速度较慢、推广性能差、适应性差等不足。其原因在于所提取的特征可分离性不高;现场恶劣环境下采集的图像质量较差、含有较大噪音;图像光照条件变化、亮度差异较大;图像纹理变化复杂、规律性不强;同一类缺陷图像在表观上也存在较大差异;在某一特征值中,类与类之间并不是存在很明确的界限,有严重的重叠现象。因此,针对这些问题,本文的工作主要集中对冷轧带钢表面缺陷的样本采集、特征提取和模式识别等方面进行研究。谌毕菅静杉矫妫饕Q芯苛死湓直砻嬖肷枷竦目焖僭ご恚约袄用灰度直方图信息从大量表面图像中快速有效地采集出含有缺陷的图像;攵岳湓直砻嫒毕萃枷裉卣魈崛】煞掷胄圆桓叩南肿矗岢隽嘶诶嗑嗬肟分离性判据的混合特征提取方法,设计了具体的特征提取方法和算法。该方法以小波变换的工妒卣鳌⒒叶裙采卣蠖瓮臣铺卣骱托蚊蔡卣魑;。擞没诶嗑嗬氲可分离性判据原理提取出可分离性特征向量。实验结果表明,该方法提取的特征向量具有较大的可分离性,很大程度上提高了特征的分类有效性,使缺陷识别取得了较高的正确识别率。攵岳湓直砻嫒毕萃枷衲J绞侗鹬谐鱿滞枷裨胍艚洗蠛吞卣髦抵氐现氐东北大学博士学位论文摘要具体内容及成果如下:..
问题,引入模糊模式识别和神经网络识别方法,在研究比较两种识别方法的基础上,利用模糊模式识别在剔除噪音数据、解决特征重叠方面的优势和神经网络在模型拟合、非线性识别上的优势,提出一种新的模糊神经网络方法,对其算法的结构特点进行研究并利用计算机编程实现。对殖鱿制德式细叩牡湫腿毕萃枷窠屑扑慊笛檠芯浚研究结果表明,该方法能够对缺陷图像进行有效的识别,具有良好的性能。岢隽嘶诮ソ蓖剖窖昂妥罱诜ǖ母慕С窒蛄炕睦湓值湫捅砻缺陷分类识别方法。该方法根据带钢表面缺陷识别的特点,结合渐迸直推式学习和最近邻法,对支持向量机在其基本原理基础上加以有效改进,设计了一种冷轧带钢表面缺陷图像模式识别的分类器。通过实验确定了分类器的结构,给出了相关参数的选择方法。实验证明,设计的基于改进支持向量机的分类器很好地克服了支持向量机在缺陷识别过程中存在的推广性能差以及当类别距离过近时准确率下降的问题,具有更好的鲁棒性和冷轧带钢;表面缺陷;特征提取;模式识别;支持向量机;模糊神经网络国家自然科学基金和国家科技部重大基础研究前期研究专项资金东北大学博士学位论文摘要准确性。关键词:·论文工作得到了资助。..
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第一章绪论研究背景作为钢铁工业的主要产品形式之一,冷轧带钢已成为汽车、机械制造、化工、航空航天和造船等行业不可缺少的原材料;其表面质量的优劣将直接影响其最终产品的性能和质量。我国钢材生产的板带比与我国市场实际消费还有较大差距。年我国钢材消费的板带比为%,而钢材生产的板带比只有%,造成近年来板带材