【摘 要】
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随着科学技术研究的深入和社会的不断发展,对中厚钢板质量的要求越来越高。高效检测中厚钢板表面缺陷的同时,加快识别速度是当前缺陷检测技术的一个很重要的课题。本文以中厚钢板表面缺陷为研究对象,对基于分数阶微分的中厚钢板表面缺陷检测系统进行分析,并着重针对图像处理算法进行研究。本文主要开展的工作如下:（1）首先为了同时去除缺陷图像中的椒盐以及高斯噪声,将中值与双边滤波结合对图像进行去噪处理。然后为进一步提
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随着科学技术研究的深入和社会的不断发展,对中厚钢板质量的要求越来越高。高效检测中厚钢板表面缺陷的同时,加快识别速度是当前缺陷检测技术的一个很重要的课题。本文以中厚钢板表面缺陷为研究对象,对基于分数阶微分的中厚钢板表面缺陷检测系统进行分析,并着重针对图像处理算法进行研究。本文主要开展的工作如下:（1）首先为了同时去除缺陷图像中的椒盐以及高斯噪声,将中值与双边滤波结合对图像进行去噪处理。然后为进一步提高检测精度,使缺陷图像在保持纹理细节的同时增强模糊缺陷边界,依据图像局部信息的自相似性提出一种自适应的分数阶微分阶次数学模型并增加其抗旋转性对缺陷图像进行增强。（2）在经典nLBP特征提取算子的基础上引入CPS策略作为nLBP的处理步骤进行改进,为每个中心像素分配自适应采样半径,从而提取出更有效的局部特征,提高分类性能。通过实验表明算法的适用性与有效性,最后使用SVM对所提取的缺陷特征信息进行训练与检测。（3）通过研究中厚钢板表面缺陷检测系统的基本原理与性能指标,对缺陷检测系统所需的硬件设备进行选择,最后搭建了一个界面简洁且功能完备的人机交互系统界面,在系统界面显示最终分类结果,并将检测出的缺陷保存到本地,方便实时查看。实验结果表明:缺陷的平均检测准确率达到95.09%,平均检测时间达到52ms\帧,检测性能优于其他算法,同时系统操作简单,一定程度上可以替代人工检测方法,从而实现中厚钢板表面智能化管理与自动检测。
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