【摘 要】
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自连铸机诞生以来,高温状态下钢板实时缺陷检测一直是热门的研究领域,实现这一技术可以避免存在缺陷的半成品钢材无意义的继续加工,提高热送率,增加生产效率.钢板表面的缺陷
【机 构】
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西安交通大学软件学院; 西安交通大学人工智能与机器人研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(91520301);教育部与国家外国专家局高等学校高等学校学科创新引智基地计划(B13043)
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自连铸机诞生以来,高温状态下钢板实时缺陷检测一直是热门的研究领域,实现这一技术可以避免存在缺陷的半成品钢材无意义的继续加工,提高热送率,增加生产效率.钢板表面的缺陷检测往往充满挑战,主要因为钢板表面的情况复杂,光照不均,存在氧化铁皮这种伪缺陷等等.本文提出了两种基于深度信息的钢板表面缺陷检测算法,分别是基于基准面的缺陷检测算法和基于法向量的缺陷检测算法,它们主要利用深度信息来检测钢板表面缺陷,能够有效地应对上述这些难点.基于基准面的缺陷检测算法希望能找到深度图像的基准面,然后将深度值与基准面差别较大的缺陷区域提取并分割出来.基于法向量的缺陷检测算法使用法向量梯度图像来刻画法向量的变化程度,然后根据法向量梯度图像将缺陷区域分割出来.另外,为了验证本文提出的缺陷检测算法,基于真实的钢板深度数据,我们使用人工合成手段构建了一个钢板深度图像数据集.在该数据集上的实验结果显示,本文提出的两个缺陷检测算法都达到了很好的效果,能够有效地检测出钢板表面缺陷.
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