鋼板表面質(zhì)量在線監(jiān)測技術(shù)

前言

　　在受邀為吳貴芳等所編著的《鋼板表面質(zhì)量在線監(jiān)測技術(shù)》一書作序的時(shí)候，我感到既高興，又激動。在吳貴芳留學(xué)于韓國全北國立大學(xué)的一年時(shí)間內(nèi)，我作為他的指導(dǎo)老師，也作為他的朋友，被他一年以來兢兢業(yè)業(yè)的工作態(tài)度和作風(fēng)所打動。這一年中，吳貴芳經(jīng)常會和我探討圖像處理以及鋼板表面檢測等方面的一些問題，這也讓我更加了解了他多年的研究成果。作為從事計(jì)算機(jī)圖形圖像處理以及應(yīng)用領(lǐng)域方面研究30多年的我來說，深知計(jì)算機(jī)圖形圖像處理技術(shù)正在對社會產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響，正是因?yàn)橛羞@樣一批又一批年輕學(xué)者和科研人員的不斷地加入，才能將其推廣到各種未知的應(yīng)用領(lǐng)域。因此，希望年輕人能在自己的科研道路上不斷開拓進(jìn)取，百尺竿頭，更進(jìn)一步?！　‰S著計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展，計(jì)算機(jī)圖形圖像技術(shù)得到了充分發(fā)展，尤其表現(xiàn)在其應(yīng)用領(lǐng)域上。到目前為止，該技術(shù)已經(jīng)深入地應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)、軍事以及人們?nèi)粘Ｉ钪械母鱾€(gè)角落，比如，工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測與內(nèi)部探傷、農(nóng)用機(jī)械、醫(yī)學(xué)CT技術(shù)、遠(yuǎn)程疾病診斷技術(shù)、太空照相技術(shù)、軍事目標(biāo)跟蹤技術(shù)以及日常生活中的安全視頻監(jiān)控技術(shù)等。而表面監(jiān)測技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)自動化程度日漸提高的今天，就更顯現(xiàn)出其優(yōu)越性，它可以大大地降低人工勞動強(qiáng)度，利用機(jī)器視覺的方法，大大改善人工作業(yè)環(huán)境，更完整地記錄數(shù)據(jù)，保證工業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量?！　≡阡撹F工業(yè)中，由于其產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)，生產(chǎn)的自動化水平往往比較高，各種鋼材的生產(chǎn)都是在高度自動化的設(shè)備下進(jìn)行，但該產(chǎn)業(yè)的質(zhì)量檢測問題卻一直沒能得到很有效的解決。利用機(jī)器視覺的方法對鋼鐵板材的生產(chǎn)進(jìn)行質(zhì)量監(jiān)測是一種很先進(jìn)的思想，充分應(yīng)用了高科技發(fā)展的成果，利用非接觸式檢測方法對鋼板表面質(zhì)量進(jìn)行在線實(shí)時(shí)監(jiān)測?！　≡摃饕菄@鋼板表面在線監(jiān)測技術(shù)進(jìn)行講述的。首先詳細(xì)講述了表面監(jiān)測技術(shù)的相關(guān)知識，同時(shí)介紹了該技術(shù)將要應(yīng)用的領(lǐng)域——鋼板生產(chǎn)領(lǐng)域；接著針對鋼板表面質(zhì)量在線監(jiān)測技術(shù)所依托的系統(tǒng)——鋼板表面質(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)進(jìn)行了講解，詳細(xì)分析了系統(tǒng)的性能需求、軟件結(jié)構(gòu)以及硬件結(jié)構(gòu)等；接下來對系統(tǒng)中的一些主要技術(shù)進(jìn)行了敘述，主要包括圖像采集技術(shù)、圖像處理技術(shù)、鋼板缺陷提取技術(shù)、缺陷特征處理技術(shù)以及鋼板表面缺陷的分類技術(shù)等，這些技術(shù)是鋼板表面質(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)中的關(guān)鍵性技術(shù)，每一個(gè)環(huán)節(jié)對整個(gè)系統(tǒng)都是至關(guān)重要的。

內(nèi)容概要

　　《鋼板表面質(zhì)量在線監(jiān)測技術(shù)》是一本介紹利用機(jī)器視覺方法對鋼板的生產(chǎn)過程進(jìn)行質(zhì)量監(jiān)測的專著。《鋼板表面質(zhì)量在線監(jiān)測技術(shù)》緊緊圍繞鋼板表面質(zhì)量在線監(jiān)測技術(shù)，從系統(tǒng)的軟、硬件設(shè)計(jì)著手，針對系統(tǒng)的每個(gè)部分進(jìn)行了探索研究。主要內(nèi)容包括：鋼板表面缺陷圖像預(yù)處理技術(shù)、鋼板表面缺陷區(qū)域檢測技術(shù)、缺陷特征提取與選擇技術(shù)以及鋼板表面缺陷識別技術(shù)?！　　朵摪灞砻尜|(zhì)量在線監(jiān)測技術(shù)》可供從事鋼板表面質(zhì)量檢測的科研工作者及技術(shù)開發(fā)人員使用，也可作為相關(guān)專業(yè)的本科生及研究生的實(shí)踐應(yīng)用教材，以及表面檢測和機(jī)器視學(xué)等方面研究人員的參考資料。

書籍目錄

序前言第1章　緒論1.1　表面監(jiān)測技術(shù)概述1.1.1　表面監(jiān)測技術(shù)的含義1.1.2　表面監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展及研究現(xiàn)狀1.1.3　表面監(jiān)測技術(shù)的意義1.2　鋼板分類及檢測現(xiàn)狀1.2.1　鋼板的分類1.2.2　我國鋼板生產(chǎn)及質(zhì)量檢測現(xiàn)狀1.3　本書的主要內(nèi)容和基本結(jié)構(gòu)第2章　鋼板表面缺陷圖像及成因分析2.1　冷軋鋼板典型缺陷2.2　熱軋鋼板典型缺陷2.2.1　冶煉缺陷2.2.2　軋制缺陷第3章　鋼板表面質(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)3.1　鋼板表面質(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)的分類3.2　系統(tǒng)的性能需求分析3.2.1　冷軋鋼板表面質(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)性能需求3.2.2　熱軋鋼板表面質(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)性能需求3.3　系統(tǒng)的硬結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)3.3.1　整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)3.3.2　計(jì)算機(jī)硬件系統(tǒng)3.3.3　攝像系統(tǒng)的確定3.3.4　照明方式3.3.5　其他輔助裝置3.4　系統(tǒng)的軟件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)3.4.1　客戶機(jī)軟件系統(tǒng)3.4.2　服務(wù)器軟件系統(tǒng)3.4.3　控制臺軟件第4章　缺陷圖像預(yù)處理技術(shù)4.1　鋼板表面邊界圖像4.1.1　鋼板表面圖像有效區(qū)域的定義4.1.2　鋼板邊界檢測的意義4.1.3　鋼板邊界檢測的作用4.2　簡易邊界搜索算法4.3　灰度梯度閾值搜索算法4.3.1　灰度梯度閾值搜索算法原理4.3.2　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證4.4　邊界局部搜索算法4.4.1　邊界局部搜索算法原理及實(shí)現(xiàn)步驟4.4.2　邊界局部搜索算法實(shí)例解析4.4.3　邊界局部搜索算法在冷軋鋼板有效區(qū)域提取中的應(yīng)用4.4.4　邊界局部搜索算法的討論4.4.5　邊界局部搜索擴(kuò)展算法4.5　鋼板表面缺陷圖像增強(qiáng)算法4.5.1　鄰域增強(qiáng)算法4.5.2　中值濾波4.5.3　直方圖均衡化“4.5.4　頻域圖像增強(qiáng)4.5.5　基于小波變換的圖像增強(qiáng)算法第5章　鋼板表面缺陷區(qū)域檢測技術(shù)5.1　區(qū)域檢測的主要過程5.1.1　區(qū)域檢測的流程5.1.2　可疑點(diǎn)檢測的方法5.1.3　ROI搜索5.1.4　ROI合并5.1.5　鋼板表面缺陷區(qū)域檢測實(shí)驗(yàn)5.2　基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的區(qū)域檢測方法5.2.1　數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基本理論5.2.2　形態(tài)濾波及其在鋼板表面缺陷檢測中的應(yīng)用5.3　基于形態(tài)小波的區(qū)域檢測方法5.3.1　形態(tài)小波理論5.3.2　基于形態(tài)小波的鋼板表面缺陷檢測第6章　缺陷特征提取與選擇技術(shù)6.1　鋼板表面圖像模式識別基礎(chǔ)6.1.1　模式識別的基本概念6.1.2　模式空間、特征空間和類型空間6.1.3　特征提取和特征選擇6.2　典型特征的提取6.2.1　空域特征的提取6.2.2　頻域特征的提取6.3　鋼板表面缺陷特征選擇方法6.3.1　類別可分離性判據(jù)6.3.2　常見的特征選擇方法的簡介與分析6.3.3　基于遺傳算法的特征選擇方法第7章　鋼板表面缺陷識別技術(shù)7.1　表面缺陷識別概述7.1.1　模式識別主要方法簡介7.1.2　分類器的設(shè)計(jì)7.1.3　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)7.2　基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器設(shè)計(jì)7.2.1　BP網(wǎng)絡(luò)分類器設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)考慮的問題7.2.2　缺陷識別過程7.2.3　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證7.2.4　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別的不足7.3　多缺陷類型下樣本庫的建立與特征集確定7.3.1　樣本庫的建立7.3.2　特征集的確定及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證7.4　多缺陷類型的分類器研究7.4.1　基于小樣本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化選擇方法7.4.2　基于LVQ3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表面缺陷識別與分析7.4.3　基于支持向量機(jī)的表面缺陷識別算法研究7.4.4　多缺陷類型的識別總結(jié)參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　第3章鋼板表面質(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)　　3.1鋼板表面質(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)的分類　　鋼板生產(chǎn)過程的溫度不盡相同，冷軋鋼板一般是在常溫下進(jìn)行，而熱軋鋼板的生產(chǎn)過程是在高溫下進(jìn)行的，這將導(dǎo)致鋼板生產(chǎn)的方式、鋼板表面產(chǎn)生的缺陷類型以及對表面質(zhì)量的要求都不一樣。因此，在設(shè)計(jì)鋼板表面質(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)的時(shí)候，一般是將其分為冷軋鋼板表面質(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)以及熱軋鋼板表面質(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)兩大類。　　冷軋鋼板表面質(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)主要是實(shí)現(xiàn)對冷軋鋼板表面的質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測。冷軋鋼板生產(chǎn)是在常溫下進(jìn)行的，因此，冷軋鋼板表面受氧化的程度比較低，一般表面比較光滑、色澤均勻，除了鋼板材料的正常紋理及顏色外，其他類型的表面問題，都可以認(rèn)為是缺陷。然而，冷軋鋼板還需要根據(jù)產(chǎn)品的使用范圍來確定需要檢測的具體缺陷類型。比如，冷軋汽車板對表面的質(zhì)量要求比較嚴(yán)格，一些輕微的劃痕以及影響表面美觀度的斑紋都會對產(chǎn)品質(zhì)量產(chǎn)生比較嚴(yán)重的影響，而一些用于包裝的板帶對表面質(zhì)量的要求就不太嚴(yán)格，一些帶有輕微的劃痕的產(chǎn)品也可以看做合格產(chǎn)品?！　彳堜摪灞砻尜|(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)主要是用于檢測熱軋鋼板的表面質(zhì)量。熱軋鋼板一般都是在溫度較高的環(huán)境下生產(chǎn)的，這些高溫鋼板極容易在空氣中與氧氣發(fā)生氧化反應(yīng)，不可避免地會產(chǎn)生一些氧化鐵皮缺陷，嚴(yán)重的時(shí)候容易造成表面大面積脫落，甚至使鋼板出現(xiàn)裂紋等。另外，由于鋼板表面的溫度較高，鋼板表面容易產(chǎn)生霧化效果，并且光線傳播容易變形，在利用攝像頭進(jìn)行圖像采集的時(shí)候，很容易發(fā)生光線偏移，造成圖像變形或者影響圖像的整體質(zhì)量，增加了圖像中的噪聲。因此，在設(shè)計(jì)熱軋鋼板表面質(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)的時(shí)候，需要考慮高溫效應(yīng)。許多熱軋鋼板只是一種中間產(chǎn)品，還需要后續(xù)的其他工序進(jìn)行深加工，因此熱軋鋼板對表面質(zhì)量方面的要求會稍微低一點(diǎn)。比如，在熱連軋鋼卷生產(chǎn)過程中，一些斑紋缺陷（白斑、乳化液斑等）都可以不作為缺陷進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，而夾雜、麻點(diǎn)和裂紋等缺陷才需要作為缺陷進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，因此設(shè)計(jì)的時(shí)候可以根據(jù)具體缺陷類型進(jìn)行綜合考慮，以減輕系統(tǒng)的復(fù)雜度，降低系統(tǒng)的成本。

編輯推薦

　　本書以鋼板表面缺陷的檢測作為研究對象，利用機(jī)器視覺的技術(shù)，構(gòu)建鋼板表面質(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)，以滿足實(shí)際生產(chǎn)現(xiàn)場的實(shí)時(shí)監(jiān)測需求，以由總到分的結(jié)構(gòu)，科學(xué)合理地安排全書的內(nèi)容。全書總共分為7章，主要內(nèi)容包括鋼板表面缺陷圖像預(yù)處理技術(shù)、鋼板表面缺陷區(qū)域檢測技術(shù)、缺陷特征提取與選擇技術(shù)等。該書可供各大專院校作為教材使用，也可供從事相關(guān)工作的人員作為參考用書使用。

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