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基于图像识别的带钢产品质量检测技术

商城价： 面议

专利申请号：ZL201310481527.6

专利类型：发明专利

交易方式：第三方委托交易

钢板表面质量检测经历了人工目测检测、传统无损检测和基于机器视觉检测的三个发展阶段。人工目视检测表面缺陷的方法效率低、容易漏检、劳动强度大和实时性差。传统无损检测方法包括涡流检测、红外检测、漏磁检测和激光检测等, 这些方法检到的缺陷类型少, 检测实时性不强, 检测的表面缺陷分辨率也不高, 无法有效评估产品的表面质量状况。本技术涉及一种基于多流形学习的带钢表面缺陷识别方法。其方案是：对于任一副带钢表面缺陷图像向量化的向量数据点分别选择类别相同和类别不同的K 个近邻点建立对应的同类数据子图和异类数据子图，计算同类数据子图最小误差线性表示系数矩阵和异类数据子图最小误差线性表示系数矩阵；然后分别建立同类数据子图散度和异类数据子图散度；进而以最大化异类数据子图散度与同类数据子图散度之差来寻找低维投影矩阵；经过低维投影后，采用最近邻方法来判定未知类别的带钢本表面缺陷图像的类别。本发明通过局部线性表示来探测各流形的局部结构，能够提高带钢表面缺陷图像的识别率和在线检测速度。

本技术是基于机器学习的带钢表面缺陷图像检测，能够应用到钢铁企业的带钢生产检测中，具有较好的市场前景和经济效益。