本文關(guān)鍵詞：基于多信息融合的高溫鑄坯表面缺陷在線檢測方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《北京科技大學(xué)》 2015年

基于多信息融合的高溫鑄坯表面缺陷在線檢測方法

周鵬  

【摘要】：連鑄板坯的表面缺陷,如表面裂紋等,不僅會影響連鑄生產(chǎn)過程,而且是熱軋工序質(zhì)量事故的重要原因。對連鑄板坯表面缺陷進(jìn)行在線自動檢測,不僅能避免批量的質(zhì)量事故,而且可為熱裝熱送工藝提供技術(shù)保障,具有顯著的節(jié)能降耗作用。目前在線應(yīng)用的表面檢測系統(tǒng)一般采用兩維圖像檢測方式,即利用表面圖像中的兩維灰度信息進(jìn)行缺陷的檢測與識別,由于鑄坯表面存在著大量氧化鐵皮與保護(hù)渣,它們與裂紋等真實缺陷在兩維圖像中非常相似,利用灰度信息難以進(jìn)行區(qū)分,容易造成缺陷的誤識。 為了提高高溫鑄坯表面缺陷的檢出率和識別率,減少缺陷的漏檢與誤報率,本文對鑄坯表面圖像的特征提取方法進(jìn)行了深入研究,提出了一種基于光度立體視覺的鑄坯表面缺陷三維檢測方法,并利用灰度與深度信息的融合進(jìn)行缺陷的檢測與識別。文章的主要成果及創(chuàng)新點如下： (1)將多尺度幾何分析方法應(yīng)用于高溫鑄坯表面圖像的特征提取,提出了一種新的高溫鑄坯表面缺陷識別方法。不同缺陷具有不同尺度和方向上的特定信息,而傳統(tǒng)的小波分析方法無法獲取圖像在多個方向上的信息。本文將Curvelet變換、Contourlet變換、Shearlet變換等多尺度幾何分析方法應(yīng)用于高溫鑄坯表面圖像的多尺度、多方向分解,分解后得到多個子帶圖像,計算所有子帶的統(tǒng)計特征值,得到一高維特征向量。用有監(jiān)督的局部線性嵌入(SLLE)降維方法去除該高維特征向量的冗余信息,得到一低維特征向量,將該低維特征向量輸入到支持向量機(jī),從而實現(xiàn)對高溫鑄坯表面缺陷的識別。實驗表明Shearlet變換與SLLE降維相結(jié)合的Shearlet-SLLE方法對測試集樣本的識別率可達(dá)87.36%,高于小波變換、Curvelet變換與Contourlet變換。 (2)設(shè)計了基于彩色光度立體視覺的高溫鑄坯表面三維檢測方案,并提出了一種基于四叉樹積分的三維重建算法。設(shè)計了一種通過相機(jī)標(biāo)定測量被測物體反射模型的方法,采用該方法測量了高溫鑄坯表面的反射模型。利用紅、綠、藍(lán)等多臺激光線光源和單臺線陣3CCD彩色相機(jī)的組合,設(shè)計了基于彩色光度立體視覺的高溫鑄坯表面三維檢測方案。提出了一種基于四叉樹積分的三維重建算法,根據(jù)三維表面的梯度場求解表面深度值,相比傳統(tǒng)的矩形路徑直接積分算法和全局優(yōu)化算法,本算法具有較高的算法效率,并對噪聲具有較好的魯棒性。實驗表明,該算法在時間上能夠滿足在線檢測的要求,同時具有較低的誤差,能真實反應(yīng)物體表面的深度信息。 (3)提出了灰度和深度信息融合的表面缺陷檢測與識別算法,并開發(fā)了基于信息融合的高溫鑄坯表面缺陷檢測實驗系統(tǒng)。綜合考慮灰度、梯度、深度信息的特點與數(shù)據(jù)量,設(shè)計了一種3層信息融合算法,達(dá)到了算法效率和準(zhǔn)確率的優(yōu)化。開發(fā)了灰度與深度信息融合的連鑄板坯表面缺陷檢測實驗系統(tǒng),系統(tǒng)采用在線識別與離線訓(xùn)練相結(jié)合的工作模式,在線識別功能為離線訓(xùn)練提供圖像樣本,離線訓(xùn)練為在線檢測識別訓(xùn)練分類器。在線識別功能中使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+模糊集的信息融合算法,離線訓(xùn)練功能則對4個不同分類器進(jìn)行單獨訓(xùn)練,得到的分類器參數(shù)用于在線識別。用國內(nèi)某鑄坯生產(chǎn)線采集到的樣本進(jìn)行試驗,包含裂紋、接痕、氧化鐵皮等430幅圖像。試驗結(jié)果表明：缺陷的整體識別率達(dá)95.0%,單幅4096×512尺寸圖像的平均運算時間為2.23s,可滿足在線檢測的要求。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：北京科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

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本文編號：230372