钢坯表面裂纹的图像识别算法研究.pdfVIP

机械 设计 与制造 第 1期 Machinery Design Manufacture 2013卑 1月 钢坯表面裂纹的图像识别算法研究 朱 华，应保胜 (武汉科技大学 装备及其控制教育部重点实验室，湖北 武汉 430081) 摘 要：通过对钢坯表面裂纹的形状特征的分析，运用图像增强、图像分割、边缘检测、特征提取及识别等方法，提 出了一 个更加精确、快速的钢坯表面裂纹识别算法。通过边缘检测及链码标识，可以得到更细致的裂纹特征，进行更精准和深入 的分析。计算机通过阈值分割和边缘检测对图像的对象和背景进行分割，抽取图像的特征区域，对该区域的灰度值进行 比较和分析，找出附近灰度值显著不同的面积区域。对于加强钢坯生产过程中的检测和控制，提高企业经济效益，可以有 较大帮助。 关键词：图像识别：表面裂纹检测：特征提取：识别算法 中图分类号：TH16；TG391．4 文献标识码：A 文章编号：1001—3997(2013)0l一0084—02 ImageRecognitionAlgorithmsResearchofSteelBilletSurfaceFlaw ZHU Hua，YINGBao-sheng (EquipmentandControllingKeyLaboratoryoftheMinistry ofEducation，WuhanUniversityofScienceandTechnology， HebeiWuhan430081，China) Abstract：BYanalysingthesurfacefeatureoftheflawinthesteelbillet，andbyusingthemethodsofimageenhancing、image segmentation、edge detection,featureextractionnadrecognition，thispaperintroducedanalgorithmtorecognizetheflawonthe surfaceofthesteelbilletwhichsi 抛rnadmoreaccurate．Byedgedetectionnadchaincodeidentfiying，testcangetmore intensesurface ature，naddonaalyssideepernadmoreprecsie By thresholdsegmentationandedgedetection，the computerCnaseparatetheobjectandthebackground，nadbyextractingthefeatureraeo~oftheimageandnaalyzingthergay values．ecomputercanfindouttheraeclswithdistinctlydfiferentrgayvalues．It’5veryhelpfultoreinforcethedetectionnad controloftheproductionprocessnadtoincreasetheeconomicalbenefitsofthecompnay． KeyW ords：ImageRecognition；SurfaceFlaw Detection；FeatureExtraction；Recognition；Algorithm 1引言 示。(6)热脆性裂纹，如图1(c)所示。(7)低温轧制裂纹(8)结疤裂 纹，如图1(d)所示。(9)五害元素引起的龟裂(1O)研磨裂纹(11) 在钢铁冶炼生产工业中，普遍存在着钢坯表面缺陷等质量