【摘要】：在鋼鐵連鑄坯內部缺陷檢測評級中,由于環(huán)境限制及自身反光,采集的鋼坯圖像中普遍存在光照不均勻現(xiàn)象,主要表現(xiàn)為圖像灰度的局部過亮或過暗。而缺陷分割提取與圖像灰度有關,灰度的不均勻影響缺陷分割結果,造成評級的誤判。故有必要對鋼坯的光照問題進行處理,提高圖像質量,方便缺陷提取,為后面的評級做準備。本文主要研究鋼坯圖像的去光照問題及中心偏析這類缺陷的自動評級。首先,本文從光照不均勻圖像的分類出發(fā),重點對包含高光特征的鋼坯圖像缺陷分割不完整問題進行缺陷特征和光照分布的描述;采用經(jīng)典的去光照算法對光照不均圖像進行處理,從主觀和客觀評價兩方面對結果分析,歸納總結適合每一類型的去光照方法。其次,針對具有高光特征的鋼坯圖像去光照問題,提出基于Phong模型的背景模擬法。該方法通過建立光照物理反射幾何模型,給出具體的背景光照模擬方案,利用背景減除法得到去光照的鋼坯圖像,應用閾值分割的方法,缺陷目標很容易就被分割出來,目標分割完整,減小了光照對圖像的影響,并從主觀和客觀評價兩個方面對去光照的鋼坯圖像進行分析。最后,為了對中心偏析這類缺陷進行評級,提出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的方法。該方法根據(jù)偏析缺陷評級標準的描述,采用基于中心包絡線的缺陷特征向量作為神經(jīng)網(wǎng)路的輸入矢量,根據(jù)缺陷評判等級對網(wǎng)絡輸出進行二進制編碼設計,設置合理的網(wǎng)絡參數(shù)并對樣本進行訓練和偏析的評級,實驗結果表明,該方法能夠準確可靠的對偏析進行自動評級。
【圖文】：

噫鬧芷鄊檔姆植繼氐悖嚆畢菽勘晡⑷酰囡諭枷裰姓急刃。噌浠葉扔氡塵盎葉冉詠惝噔釰侄炔淮蟆Ｍ?2.2 帶缺陷的鋼坯原圖2.2.2 鋼坯圖像二值化及其分析因圖像中存在高光，不僅影響了圖像的整體質量和視覺效果，還引入了背景噪聲，造成圖像數(shù)據(jù)運算量增大等問題。為去除噪聲影響，先進行濾波去噪處理。在鋼坯圖像中，背景存在細小的顆粒點，為“椒鹽”噪聲，，缺陷屬于弱目標，在圖中僅為一條黑色條帶，很容易被濾除掉。而中值濾波[24]對“椒鹽”噪聲有較好

T1]的灰度范圍內進行第二次 Otsu 算法得到 T，即在su 算法分類，此時能夠準確將背景與目標區(qū)分。利用這種對鋼坯圖像進行二值化，其結果如圖 2.3。
【學位授予單位】：武漢科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TF777;TP391.41

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本文編號：2669729