【摘 要】
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在冷轧带钢生产过程中易发生不同种类、不同程度的缺陷,如划痕、氧化、斑点等。这些缺陷如果不能及时检测出来并解决将对钢板的质量产生恶劣影响。调查发现,目前相当数量的钢厂对缺陷进行检测仍通过生产线的工人肉眼判断,十分消耗人力资源,与国外普遍应用自动化生产检测有明显的差距。本文结合攀枝花钢厂的对冷轧带钢生产线实现无人化检测的需求,设计基于FPGA的冷轧带钢表面缺陷视觉检测系统。主要内容概括如下:（1）搭建
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在冷轧带钢生产过程中易发生不同种类、不同程度的缺陷,如划痕、氧化、斑点等。这些缺陷如果不能及时检测出来并解决将对钢板的质量产生恶劣影响。调查发现,目前相当数量的钢厂对缺陷进行检测仍通过生产线的工人肉眼判断,十分消耗人力资源,与国外普遍应用自动化生产检测有明显的差距。本文结合攀枝花钢厂的对冷轧带钢生产线实现无人化检测的需求,设计基于FPGA的冷轧带钢表面缺陷视觉检测系统。主要内容概括如下:（1）搭建以FPGA为核心的带钢缺陷图像采集、处理、传输硬件系统。针对Xilinx系列XC7A35t芯片设计了外围电路;针对OV5640摄像头模组设计了接口;设计了以KSZ9031RNX芯片为核心的以太网模块;将不同边缘特征提取算法的数学模型进行比对,结合Matlab分析各个算法在带钢表面缺陷检测中的效果,最终选用Sobel算子;采用流水线架构对缺陷图像进行滤波、灰度化、边缘特征提取的操作;（2）设计改进K值选取策略的KNN分类算法模型。理论推导出PCA最大方差值与特征值的数学模型,对带钢缺陷图像特征进行降维处理,提取缺陷图像关键特征向量,简化数据结构;采用NEU-CLS带钢缺陷图像数据集对分类模型进行初步验证;（3）搭建实验平台,设计了两组对比实验,分别是:传统KNN算法和改进KNN算法对灰度缺陷图像的分类准确率对比;改进KNN算法对灰度缺陷图像和特征边缘提取后缺陷图像的分类准确率对比。前者验证改进算法的分类效果,后者测试FPGA系统对缺陷特征边缘提取后的分类效果。
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