人工智能-图像处理-基于图像处理的冷轧薄板板形识别.pdf

II

Kirsch 算子)、Canny 边缘检测算子对板形图像边缘的处理结果，得出采用 Canny

算法在本系统中的效果最佳。

● 第 5 章主要探讨了利用形态学方法进行二值图像去噪和灰度图像增强的基本

准则和一般方法。利用二值形态学算法有效地解决了图像二值化后图像存在噪声

的问题，利用灰度形态学的图像增强算法有效克服了直方图均衡化导致的图像细

节损失的缺点，为图像分析和图像的特征提取奠定了基础。

● 第 6 章提出了 3 种可行的板形识别算法。基于高帽变换的板形识别算法利用

方差和对比度的统计特征作为人工神经网络分类器的输入进行特征分类。基于该

方法设计的板形识别系统在某冷轧薄板厂板形检测中取得了很好的应用效果，平

均识别率为 92%。

基于对比思想的板形识别算法以前一幅图像作为当前图像的“标准板形图

像”，当前板形图像与标准板形图像相减生成缺陷图像，对缺陷图像进行二值化，

消除二值缺陷图像的干扰信息，分析二值缺陷图像，判断板形的类别。该方法平

均识别率为 97%。

基于图像处理的板形识别是一个较新的研究课题，国内外的相关资料较少。需

要通过实践不断发现问题、分析问题、解决问题，使板形识别系统能更加有效地用

于冷轧薄板生产，提高冷轧薄板的生产质量和效率。

system, the real-time performance is restricted by rolling speed and computer operating

● In chapter 3, image pre-processing method is mainly discussed such as the

such as the first order fringe detecting operators( Roberts operator, Sobel operator,

Prewitt operator) , the second order fringe detecting operators (Laplacian operator、

most effective in this system.

● In chapter 5, the basic criterion and general method of binary image de-noise

enhancement algorithm, the shortcoming about image detail losing caused by histogram

equalization is overcame effectively. Above two productions lay the foundation for

image analysis and image nature obtainer.

● In chapter 6, three practical plate-profile recognition algorithms are developed.

V

目 录

摘 要........................................................................................................................... I

ABSTRACT .................................................................................................................. III

1 绪 论...........................................................................................................................1

1.1 冷轧薄板的生产工艺及技术经济指标 ................................................................1

1.1.1 板形的基本概念..............................................................................................1

1.1.2 带钢的板形分类..............................................................................................2

1.1.3 板形的表示方法..............................................................................................3

1.1.4 板形的测量方法..............................................................................................5

1.2 数字图像处理技术及其应用 ................................................................................6

2.1.2 板形识别系统的基本参数............................................................................15

2.2 板形识别图像采集与处理系统设计 ..................................................................16

2.2.1 系统硬件组成及说明....................................................................................16

2.2.2 系统软件设计说明........................................................................................21

2.3 本章小结 ..............................................................................................................21

3 板形图像预处理.........................................................................................................23

3.1 直方图变换 ..........................................................................................................23

3.1.1 引言................................................................................................................23

3.1.2 直方图与概率密度函数................................................................................24

3.1.3 直方图变换的基本规则和步骤....................................................................24

3.1.4 直方图均衡化................................................................................................26

4 图像分割.....................................................................................................................45

4.1 引言 ......................................................................................................................45

4.2 图像分割与图像二值化 ......................................................................................45