鋼板的生產(chǎn)質(zhì)量好壞一直是企業(yè)尤為關(guān)心的問(wèn)題,它不僅關(guān)乎到企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和產(chǎn)品影響力,更是對(duì)其下游制造業(yè)起到?jīng)Q定性作用。但是在現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中成品鋼板難免會(huì)出現(xiàn)有缺陷的不良品,如果將這些帶缺陷產(chǎn)品投放市場(chǎng),將會(huì)帶來(lái)巨大的損失。據(jù)統(tǒng)計(jì),國(guó)內(nèi)鋼材產(chǎn)品中質(zhì)量異議事件60%以上來(lái)自于鋼材表面缺陷造成,因此,在鋼板的生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)其表面進(jìn)行缺陷檢查是至關(guān)重要的。目前大多數(shù)中小型鋼板制造商對(duì)鋼板表面缺陷的檢測(cè)仍采用人工目測(cè)或閃頻光檢測(cè),但是,這些方法要么易發(fā)生漏檢、錯(cuò)檢,檢測(cè)效率不高;要么維護(hù)成本昂貴,無(wú)法實(shí)現(xiàn)普及。為此,鑒于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)研究日益成熟,以鋼板表面缺陷檢測(cè)識(shí)別技術(shù)為研究對(duì)象,分析現(xiàn)有計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)在鋼板表面缺陷檢測(cè)中的優(yōu)勢(shì)與不足,通過(guò)設(shè)計(jì)、改進(jìn)算法模型提升缺陷檢測(cè)與識(shí)別的效率。主要研究?jī)?nèi)容如下:提出一種基于三維灰度矩陣的圖像分割算法,用于解決現(xiàn)有的圖像分割技術(shù)運(yùn)用在灰度結(jié)構(gòu)復(fù)雜,目標(biāo)邊緣模糊的鋼板缺陷圖像中仍然存在識(shí)別效率低,過(guò)分割現(xiàn)象明顯等問(wèn)題。首先結(jié)合圖像灰度矩陣的空間特征構(gòu)建三維灰度矩陣;然后引入半類間方差改進(jìn)克里金插值算法,繪制三維灰度矩陣的等值線圖;接著構(gòu)建... 

【文章來(lái)源】：江西理工大學(xué)江西省

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)
    1.3 論文結(jié)構(gòu)安排
第二章 研究基礎(chǔ)及研究現(xiàn)狀
    2.1 鋼板缺陷的種類與成因
    2.2 鋼板表面檢測(cè)的主要方法
    2.3 基于圖像分割的表面檢測(cè)技術(shù)
    2.4 零樣本學(xué)習(xí)發(fā)展簡(jiǎn)述
    2.5 本章小結(jié)
第三章 三維灰度矩陣的鋼板表面缺陷分割
    3.1 研究背景概述
    3.2 基礎(chǔ)理論分析
        3.2.1 矩陣的三維變換
        3.2.2 克里金插值算法
    3.3 基于三維灰度矩陣的圖像分割算法
        3.3.1 構(gòu)建三維灰度矩陣
        3.3.2 繪制三維灰度矩陣對(duì)應(yīng)等值線
        3.3.3 建立等值線拓?fù)潢P(guān)系樹(shù)
        3.3.4 遍歷拓?fù)潢P(guān)系樹(shù)尋找目標(biāo)輪廓
    3.4 三維灰度矩陣圖像分割算法總流程
    3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與性能分析
        3.5.1 實(shí)現(xiàn)效果定性分析
        3.5.2 實(shí)驗(yàn)效果定量分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 零樣本學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別
    4.1 零樣本學(xué)習(xí)的起源
        4.1.1 理論研究背景
        4.1.2 工程領(lǐng)域應(yīng)用
    4.2 零樣本學(xué)習(xí)的技術(shù)架構(gòu)
    4.3 零樣本學(xué)習(xí)模型建立
        4.3.1 直推式零樣本學(xué)習(xí)
        4.3.2 歸納式零樣本學(xué)習(xí)
    4.4 基于零樣本學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別技術(shù)
        4.4.1 視覺(jué)特征提取
        4.4.2 語(yǔ)義特征提取
        4.4.3 視覺(jué)-語(yǔ)義映射
    4.5 基于零樣本學(xué)習(xí)圖像識(shí)別的性能分析
        4.5.1 評(píng)估數(shù)據(jù)集簡(jiǎn)介
        4.5.2 性能評(píng)估指標(biāo)
        4.5.3 傳統(tǒng)零樣本學(xué)習(xí)VS泛化零樣本學(xué)習(xí)
        4.5.4 主流模型性能對(duì)比分析
        4.5.5 技術(shù)特征與挑戰(zhàn)
    4.6 本章小結(jié)
第五章 鋼板缺陷種類的零樣本分類
    5.1 研究背景概述
    5.2 基礎(chǔ)理論分析
        5.2.1 直推式學(xué)習(xí)理論
        5.2.2 泛化實(shí)驗(yàn)設(shè)置
    5.3 基于鋼板缺陷強(qiáng)化特征的直推式學(xué)習(xí)模型
        5.3.1 鋼板缺陷基礎(chǔ)特征網(wǎng)絡(luò)
        5.3.2 鋼板缺陷強(qiáng)化特征網(wǎng)絡(luò)
        5.3.3 鋼板缺陷語(yǔ)義特征網(wǎng)絡(luò)
        5.3.4 多源特征嵌入網(wǎng)絡(luò)
        5.3.5 分類器設(shè)計(jì)
        5.3.6 模型優(yōu)化
    5.4 鋼板缺陷分類識(shí)別模型總體設(shè)計(jì)
    5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與性能分析
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 研究?jī)?nèi)容總結(jié)
    6.2 未來(lái)工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間的研究成果



本文編號(hào)：3443064