实时带钢表面质量检测算法研究与应用

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针对现有带钢表面质量检测技术在检测精度、数据实时吞吐量等方面存在的问题,提出了一种基于纹理特征编码的带钢表面缺陷检测方法。首先,利用高斯滤波器的差分响应模拟人类视觉的纹理感知模型,在原始图像空间内进行缺陷可疑点检测;然后对疑似缺陷位置进行纹理特征的提取与编码,在纹理特征编码空间内完成缺陷的精密定位。实验结果表明,该方法可以对带钢表面常见的氧化、孔洞、边裂、麻点等十几种不同类型缺陷进行精确地检测,降低了系统的误检率,同时提高了缺陷检测的识别率和算法的计算效率。
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