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1 绪论1

1.1 机器视觉技术1

1.2 表面检测的研究与应用现状3

1.3 表面缺陷检测与识别算法4

1.4 难点与发展5

1.5 本书的主要内容和基本结构6

参考文献7

2 表面在线检测系统的设计9

2.1 系统的设计要求9

2.1.1 基本要求描述9

2.1.2 硬件功能要求9

2.1.3 软件功能要求9

2.2 检测原理及光路配置10

2.2.1 检测原理10

2.2.2 光路配置10

2.3 系统的基本组成11

2.3.1 光源11

2.3.2 摄像机14

2.3.3 图像采集系统15

2.3.4 计算机系统15

2.4 表面检测系统的设计方案16

2.4.1 系统总体框架16

2.4.2 硬件设计16

2.4.3 软件设计18

参考文献20

3 图像处理与识别算法22

3.1 数字图像处理综述22

3.1.1 图像和数字图像22

3.1.2 图像技术22

3.1.3 图像工程23

3.1.4 表面缺陷检测算法24

3.2 图像预处理算法26

3.2.1 直方图修正26

3.2.2 线性滤波器26

3.2.3 非线性滤波器28

3.2.4 形态滤波器29

3.2.5 图像压缩32

3.3 图像分割33

3.3.1 基于阈值的分割方法34

3.3.2 基于边缘的分割方法34

3.3.3 基于区域的分割方法34

3.3.4 基于图论的分割方法35

3.3.5 基于能量泛函的分割方法35

3.4 特征提取35

3.4.1 概述35

3.4.2 常用的特征提取方法36

3.4.3 几何特征提取37

3.4.4 灰度直方图特征提取38

3.4.5 图像变换系数特征提取38

3.4.6 图像纹理特征提取38

3.5 分类器设计39

3.5.1 缺陷识别方法39

3.5.2 基于BP网络的分类器设计40

3.5.3 支持向量机42

参考文献45

4 冷轧带钢表面在线检测系统46

4.1 冷轧带钢表面缺陷类型及成因46

4.2 缺陷检测方式49

4.2.1 光源49

4.2.2 光在钢板表面的反射性质50

4.2.3 明场方式50

4.2.4 暗场方式51

4.3 算法流程52

4.4 典型缺陷的检测53

4.4.1 羽纹缺陷检测53

4.4.2 折印缺陷检测55

4.4.3 划伤缺陷检测57

4.4.4 辊印缺陷检测58

4.4.5 黏结缺陷检测60

4.4.6 氧化铁皮检测60

4.4.7 桔皮纹缺陷检测60

4.4.8 边裂缺陷检测62

4.4.9 斑类缺陷检测62

4.5 缺陷识别64

4.5.1 特征提取64

4.5.2 基于信息熵的特征选择方法66

4.6 缺陷分类试验69

4.6.1 缺陷分类过程69

4.6.2 学习样本与测试样本的获取69

4.6.3 特征选择的结果70

4.6.4 分类器的测试结果79

参考文献80

5 热轧带钢表面在线检测系统81

5.1 热轧带钢表面图像的特点81

5.2 缺陷检测过程83

5.2.1 算法流程83

5.2.2 图像分割85

5.2.3 缺陷检测86

5.3 Adoboost分类器90

5.3.1 Boosting算法概述90

5.3.2 AdaBoost算法原理91

5.3.3 决策树92

5.3.4 基于AdaBoost算法的分类器训练方法95

5.3.5 改进的AdaBoost算法96

5.4 在线应用97

5.4.1 样本采集97

5.4.2 参数选择97

5.4.3 应用结果101

参考文献102

6 中厚板表面缺陷在线检测系统103

6.1 中厚板表面缺陷103

6.1.1 冶炼缺陷103

6.1.2 轧制缺陷106

6.1.3 中厚板表面缺陷特征分析108

6.2 中厚板表面裂纹检测算法108

6.2.1 中厚板表面裂纹基本类型及特征108

6.2.2 形态滤波介绍109

6.2.3 基于Top-Hat的裂纹检测算法110

6.3 中厚板表面图像的幅值谱分析113

6.3.1 图像的幅值谱113

6.3.2 幅值谱的能量分析113

6.3.3 幅值谱特征提取的特性115

6.3.4 图像的不变矩及其特性118

6.4 试验122

6.4.1 样本采集122

6.4.2 试验结果122

参考文献124

7 铸坯表面在线检测系统125

7.1 铸坯表面检测系统的设计125

7.2 高温铸坯表面缺陷的特点126

7.3 高温铸坯表面缺陷识别算法129

7.3.1 多尺度几何分析概述129

7.3.2 Curvelet变换原理130

7.3.3 Contourlet变换原理132

7.3.4 Shearlet变化原理134

7.3.5 有监督的局部线性嵌入算法136

7.4 实验与分析138

7.4.1 Curvelet-SLLE算法138

7.4.2 Contourlet-SLLE算法139

7.4.3 Shearlet-SLLE算法140

参考文献141