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基于計(jì)算機(jī)視覺和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軋鋼表面缺陷自動(dòng)檢測(cè)

嘉峪檢測(cè)網(wǎng)        2018-06-12 14:16

摘要

本文利用計(jì)算機(jī)視覺和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決了軋鋼表面缺陷的自動(dòng)視覺檢測(cè)問題。最近幾年,鋼鐵工業(yè)產(chǎn)能的增加已經(jīng)成為視覺檢驗(yàn)的一個(gè)關(guān)鍵生產(chǎn)瓶頸。在這種情形下,已經(jīng)開發(fā)了新的基于傳感器的技術(shù)用于保證高質(zhì)量的鋼材。與大多數(shù)往往基于人工估計(jì)、導(dǎo)致顯著的時(shí)間和資金限制的常用技術(shù)不同,我們提出了一個(gè)自動(dòng)分類系統(tǒng):基于(i)圖像分析技術(shù):例如采用Hough變換對(duì)三個(gè)具有明確幾何形狀(焊接、夾痕和標(biāo)記孔)的缺陷進(jìn)行分類,以及(ii)兩個(gè)著名的特征提取技術(shù):主成分分析(PCA)和自組織映射(SOM)對(duì)復(fù)雜形狀的三種缺陷:氧化、剝落和浪形缺陷進(jìn)行分類。為了論證我們系統(tǒng)的效率,我們使用現(xiàn)實(shí)中具有挑戰(zhàn)性、從阿塞洛米塔爾公司的軋機(jī)處獲得的數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試。結(jié)果表明該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了87%的整體精度,并展示了其在實(shí)際場(chǎng)景中具有很高的應(yīng)用潛力。 

結(jié)論

本文提出了一種利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行軋鋼缺陷檢測(cè)和分類的視覺檢測(cè)系統(tǒng)。采用Hough變換對(duì)焊接、夾痕和標(biāo)記孔進(jìn)行分類。使用了300個(gè)樣本進(jìn)行測(cè)試,分類準(zhǔn)確度達(dá)到了98%左右。

使用模式識(shí)別系統(tǒng)的典型步驟對(duì)氧化、剝落和浪形標(biāo)記缺陷進(jìn)行了分類。采用PCA(主成分分析)和SOM(自組織映射)的分類系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了77%的總體分類率,考慮在本文討論范圍內(nèi)的六個(gè)缺陷,總體分類精度達(dá)到87%。

 

文章部分附圖

 

圖1 軋制鋼材表面缺陷視覺檢測(cè)系統(tǒng)框圖。

基于計(jì)算機(jī)視覺和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軋鋼表面缺陷自動(dòng)檢測(cè)

 

圖2:基于Hough變換分類的直線和圓檢測(cè)(a)-(b)焊接;(c)-(d)帶標(biāo)記孔的夾痕。

 

基于計(jì)算機(jī)視覺和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軋鋼表面缺陷自動(dòng)檢測(cè)

 

圖3:a)20x20神經(jīng)元的輸出圖,紅色(浪形缺陷),綠色(氧化)和藍(lán)色(剝離).(b)PCA空間和20×20圖中樣本輸入的三維表示。

 

基于計(jì)算機(jī)視覺和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軋鋼表面缺陷自動(dòng)檢測(cè)

圖4 基于缺陷類別的圖像校正和區(qū)域分類:(a)粉紅為焊接;(b)黃色為夾痕,(c)帶有標(biāo)記孔(棕色)的夾痕;(d)藍(lán)色為剝落,(e)綠色為氧化(f)紅色為浪形。

基于計(jì)算機(jī)視覺和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軋鋼表面缺陷自動(dòng)檢測(cè)

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來源:材易通

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