基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统

被引:45
作者
李炜
黄心汉
王敏
万国红
机构
[1] 华中科技大学控制科学与工程系
关键词
机器视觉; 表面缺陷; 分类器; 决策树; 神经网络;
D O I
10.13245/j.hust.2003.02.025
中图分类号
TP274.4 [];
学科分类号
摘要
研究了一种基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统 ,它采用模块化硬件设计 ,图像处理软件满足实时检测的要求 ,可以有效地检测出生产线上的带钢表面缺陷 .为该系统设计了一种基于规则表分类器、模糊算法及人工神经网络的组合式多级分类器 ,具有一定的学习能力 ,当待测材料或有关设备发生变化时 ,系统可以根据缺陷样本库对分类器进行训练 ,以适应生产线的相关变化 .系统具有较强的容错性、适应性及可移植性
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共 6 条
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