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   发布时间: 2016-9-7 9:05:32    次浏览
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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、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。

文章来源:铝板,合金铝板,防锈铝板,6061铝板,7075铝板

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