基于小波去噪与改进Canny算法的带钢表面缺陷检测 被引量：4

1

作者 崔莹 赵磊 +1 位作者 李恒 刘辉 《现代电子技术》 北大核心 2024年第4期148-152,共5页

针对带钢表面图像亮度不均匀、对比度低以及缺陷种类多、形式复杂的问题,提出一种基于小波去噪与改进Canny算法的带钢表面缺陷检测算法。首先通过小波变换将原始图像分解,对低频分量采用改进的同态滤波提高亮度和对比度,对高频分量采用... 针对带钢表面图像亮度不均匀、对比度低以及缺陷种类多、形式复杂的问题,提出一种基于小波去噪与改进Canny算法的带钢表面缺陷检测算法。首先通过小波变换将原始图像分解,对低频分量采用改进的同态滤波提高亮度和对比度,对高频分量采用改进的阈值函数进行去噪,并通过小波重构得到增强图像。其次对传统Canny算法进行改进,通过改进的自适应加权中值滤波进行平滑,并增加梯度方向模板;然后采用迭代式最优阈值选择法与最大类间方差法来求取高低阈值,提高算法的自适应性。最后采用形态学处理对缺陷边缘填充,并去除干扰边缘及毛刺,得到带钢表面缺陷区域。实验结果表明,所提算法对带钢表面缺陷的检测效果较好、精度较高,适用于多种类型的带钢表面缺陷检测。 展开更多

关键词 小波去噪 CANNY算法 带钢表面缺陷检测 同态滤波 自适应加权中值滤波 形态学处理

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基于元学习的带钢表面缺陷小样本语义分割

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作者 冯虎 宋克臣 +1 位作者 崔文琦 颜云辉 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期354-360,共7页

由于缺少带钢表面缺陷样本,使得深度神经网络在带钢表面缺陷检测的应用受到了限制,为解决这一实际问题,提出了一种基于元学习思想的小样本语义分割深度学习方法.该方法引入了多尺度解码器和注意力机制.多尺度解码器能够聚合不同尺度的... 由于缺少带钢表面缺陷样本,使得深度神经网络在带钢表面缺陷检测的应用受到了限制,为解决这一实际问题,提出了一种基于元学习思想的小样本语义分割深度学习方法.该方法引入了多尺度解码器和注意力机制.多尺度解码器能够聚合不同尺度的缺陷特征信息,提高网络的分割精度.注意力机制能够有效增强缺陷信息表达,并且抑制背景信息的干扰.此外,构建了一个带钢表面缺陷语义分割数据集,该数据集包含9类带钢表面缺陷.在该数据集上进行了相关实验,结果表明本文方法在平均交并比和前景-背景交并比指标上优于PFENet,SCLNet和HSNet等方法. 展开更多

关键词 带钢表面缺陷检测 元学习 小样本语义分割 注意力机制 多尺度解码器

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基于改进YOLOv5的带钢表面缺陷检测

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作者 杨威 杨俊 许聪源 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期1671-1680,共10页

针对带钢表面缺陷检测方法存在检测精度低和检测速度慢的问题,提出一种基于改进YOLOv5的带钢表面缺陷检测方法。首先,采用内容感知特征重组CARAFE作为多尺度特征融合的上采样算子,构建具有通道缩放的自适应空间特征融合CS-ASFF结构,以... 针对带钢表面缺陷检测方法存在检测精度低和检测速度慢的问题,提出一种基于改进YOLOv5的带钢表面缺陷检测方法。首先,采用内容感知特征重组CARAFE作为多尺度特征融合的上采样算子,构建具有通道缩放的自适应空间特征融合CS-ASFF结构,以增强多尺度特征融合并控制模型复杂度。其次,在模型的卷积层和跨层级结构引入GSConv和VoVGSCSP模块,以减小计算量并提高检测精度。最后,采用Focal-GIOU Loss作为损失函数来解决带钢缺陷图像中难易样本不平衡的问题,并提升模型对复杂数据的适应能力。实验结果表明,在NEU-DET数据集上该方法达到了80.6%的均值平均精度(P_(mAP)),计算量为14.8 GFLOPs。与YOLOv5相比,P_(mAP)提高了4.3%且计算量减少了6.33%。与当前主流目标检测网络相比,在更低的计算量下该方法具有最高的检测精度,能够满足真实工业场景下的带钢表面缺陷实时检测。 展开更多

关键词 机器视觉 带钢表面缺陷检测 YOLOv5 多尺度融合 损失函数

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自适应优化Gabor滤波器的带钢表面缺陷分类 被引量：4

4

作者 王粟 李庚 曾亮 《现代电子技术》 北大核心 2020年第15期51-56,共6页

带钢表面缺陷纹理存在复杂性、多样性,导致对带钢表面纹理缺陷进行分类十分困难,为此,提出一种基于鲸鱼群算法的自适应优化Gabor滤波器。首先,利用各项异性扩散滤波抑制缺陷图片之中的伪边缘,再以不同种类缺陷特征的类间差最大作为目标... 带钢表面缺陷纹理存在复杂性、多样性,导致对带钢表面纹理缺陷进行分类十分困难,为此,提出一种基于鲸鱼群算法的自适应优化Gabor滤波器。首先,利用各项异性扩散滤波抑制缺陷图片之中的伪边缘,再以不同种类缺陷特征的类间差最大作为目标函数,Gabor滤波器的参数为优化变量,采用鲸鱼群算法对Gabor参数进行寻优;然后,将所得到的Gabor特征进行融合;最后,导入分类器之中进行分类。实验结果表明,该方法具有较好的区分性和鲁棒性,针对常见的带钢表面缺陷,如冲孔、污渍、刮边、黑氧化条、结疤等最终的分类精度能达到97.5%。 展开更多

关键词 GABOR滤波器 带钢表面缺陷分类 伪边缘抑制 参数寻优 鲸鱼群算法 特征融合

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基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统中图像处理方法设计研究 被引量：3

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作者 许春和 《大众标准化》 2022年第20期179-181,共3页

为进一步完善带钢生产流程,增强带钢生产效果,有必要针对带钢生产过程中因各种因素而形成的表面缺陷展开检测,以此来对其进行提前干预与调整,作为表面缺陷检测的关键内容,图像处理得到更多的重视,需以机器视觉为基础设计对应的图像处理... 为进一步完善带钢生产流程,增强带钢生产效果,有必要针对带钢生产过程中因各种因素而形成的表面缺陷展开检测,以此来对其进行提前干预与调整,作为表面缺陷检测的关键内容,图像处理得到更多的重视,需以机器视觉为基础设计对应的图像处理方法,实现对各项图像的科学分类,得到其正确的缺陷检测结果。文章就基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统中图像处理方法设计进行了论述与分析。 展开更多

关键词 机器视觉 带钢表面缺陷检测系统 图像处理方法 设计

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基于改进YOLOv3算法的带钢表面缺陷检测 被引量：91

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作者 李维刚 叶欣 +1 位作者 赵云涛 王文波 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1284-1292,共9页

针对热轧带钢表面缺陷检测中存在的检测速度慢、检测精度低等问题,提出了一种改进的YOLOv3算法模型.使用加权K-means聚类算法来优化确定先验框参数,提高先验框(priors anchor)与特征图层(feature map)的匹配度;同时,调整YOLOv3算法的网... 针对热轧带钢表面缺陷检测中存在的检测速度慢、检测精度低等问题,提出了一种改进的YOLOv3算法模型.使用加权K-means聚类算法来优化确定先验框参数,提高先验框(priors anchor)与特征图层(feature map)的匹配度;同时,调整YOLOv3算法的网络结构,融合浅层特征与深层特征,形成新的大尺度检测图层,提高网络对带钢表面缺陷的检测精度.实验结果表明,改进后的YOLOv3算法在NEU-DET数据集上平均精度均值达到了80%,较原有的YOLOv3算法提高了11%;同时检测速度保持在50fps,优于目前其它深度学习带钢表面缺陷检测算法. 展开更多

关键词 目标检测 带钢表面缺陷 YOLOv3 加权K-means

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基于无监督域适应的跨场景带钢表面缺陷识别

7

作者 刘坤 杨晓松 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期477-485,共9页

深度学习模型面对跨场景的带钢表面缺陷识别时存在泛化性能差的问题,为此提出端到端的多级对齐域适应神经网络模型(MADA),实现源域与目标域数据的像素级光照分布对齐与特征级纹理分布对齐.MADA通过无参考像素级光照分布对齐模块和光照... 深度学习模型面对跨场景的带钢表面缺陷识别时存在泛化性能差的问题,为此提出端到端的多级对齐域适应神经网络模型(MADA),实现源域与目标域数据的像素级光照分布对齐与特征级纹理分布对齐.MADA通过无参考像素级光照分布对齐模块和光照校正损失函数,将源域与目标域数据投影到光照子空间,实现源域与目标域的像素级光照分布对齐.利用纹理特征提取器和特征级域鉴别器的对抗学习,实现源域和目标域数据的纹理分布对齐.实验在邯郸钢铁集团带钢表面缺陷数据集的F1指数达到98%,在谢维尔钢铁集团带钢表面缺陷数据集上的F1指数达到86.6%.实验结果表明,与其他域适应方法相比,所提方法具有更好的泛化性能. 展开更多

关键词 带钢表面缺陷识别 域适应 跨场景 泛化 光照 纹理

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基于SDD-YOLO的轻量级带钢缺陷实时检测算法

8

作者 梁秀满 肖寒 《中国测试》 北大核心 2025年第3期154-161,共8页

针对复杂工业生产环境下,热轧带钢的表面缺陷检测准确率低,网络模型参数量过大,难以部署等问题,该文提出一种基于YOLOv4模型改进的轻量级带钢缺陷实时检测算法SDD-YOLO。所提算法在特征提取部分采用GhostNet网络,压缩模型参数量;在特征... 针对复杂工业生产环境下,热轧带钢的表面缺陷检测准确率低,网络模型参数量过大,难以部署等问题,该文提出一种基于YOLOv4模型改进的轻量级带钢缺陷实时检测算法SDD-YOLO。所提算法在特征提取部分采用GhostNet网络,压缩模型参数量;在特征融合部分,借鉴BiFPN结构改进PAN网络,采用GSConv卷积代替标准卷积,减少模型参数量和计算量,同时嵌入注意力模块CA(Coordinate Attention),增强模型特征融合能力;在预测部分采用SIOU-loss代替CIOU-loss,提高模型收敛效率,加快收敛速度;采用k-means聚类算法重新设计先验框,提高模型精度。实验结果表明,该文提出的模型相较于YOLOv4,模型参数量减少71.6%,浮点运算量降低74.6%,模型大小减小71.6%,检测精度提高3.49%,单张图片检测速度为25.9 ms。在保证准确率和检测速度的条件下,基本可以满足工业现场对缺陷的实时检测要求。 展开更多

关键词 带钢表面缺陷 目标检测 轻量级网络 YOLOv4

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不变矩法分类识别带钢表面的缺陷 被引量：12

9

作者 张媛 程万胜 赵杰 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期90-94,共5页

针对带钢表面缺陷的识别和分类技术,本文采用一种将不变矩与主成分分析法相结合的特征提取方法。首先,对每幅缺陷图像提取22维不变矩特征向量,满足对图像平移、尺度及旋转变化都不敏感;然后,为了提高分类器的效率,应用主成分分析法对特... 针对带钢表面缺陷的识别和分类技术,本文采用一种将不变矩与主成分分析法相结合的特征提取方法。首先,对每幅缺陷图像提取22维不变矩特征向量,满足对图像平移、尺度及旋转变化都不敏感;然后,为了提高分类器的效率,应用主成分分析法对特征向量进行空间降维处理,得到4维特征向量;最后,将特征向量作为BP神经网络的输入,对网络进行权值和阈值训练,达到缺陷分类的目的。实验结果表明,该方法对带钢表面缺陷的平均正确识别率可达到85%以上。 展开更多

关键词 不变矩 主成分分析法 BP神经网络 特征提取 带钢表面缺陷

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基于多尺度特征图的带钢缺陷检测方法 被引量：1

10

作者 王萌 《数字技术与应用》 2022年第4期36-39,共4页

带钢表面缺陷识别对于带钢产线的品质控制非常关键。带钢缺陷检测作为一种多分类工作,需要检测系统能够高效、快速、准确地完成检测任务。传统方法不能准确地提取出带钢的缺陷特征,进而利用这些特征完成分类工作。本文提出一种残差神经... 带钢表面缺陷识别对于带钢产线的品质控制非常关键。带钢缺陷检测作为一种多分类工作,需要检测系统能够高效、快速、准确地完成检测任务。传统方法不能准确地提取出带钢的缺陷特征,进而利用这些特征完成分类工作。本文提出一种残差神经网络,提取带钢缺陷的多尺度特征图。检测系统利用这些多尺度特征可以有效对带钢缺陷进行分类。本文在一个冷轧带钢缺陷数据集上进行了效果验证。对于数据集上存在的六种缺陷检测精度达到90%以上。实验结果证明该方法可以被进一步开发应用在带钢产线检测系统上。 展开更多

关键词 检测系统 神经网络 多尺度特征 线检测 检测任务 缺陷特征 带钢表面缺陷 品质控制

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基于线性加权评价与聚类分析的带钢质量评价 被引量：7

11

作者 徐帅华 管声启 高照元 《新型工业化》 2014年第1期70-74,83,共6页

带钢的表面缺陷种类繁多,各种缺陷的严重程度也不尽相同,本文主要针对带钢的质量等级评价方法进行了讨论,提出了线性加权评价法与聚类分析法,通过确定各级权重值、利用最短距离法,对同批次带钢的质量等级进行了优劣的评价排序,并且通过... 带钢的表面缺陷种类繁多,各种缺陷的严重程度也不尽相同,本文主要针对带钢的质量等级评价方法进行了讨论,提出了线性加权评价法与聚类分析法,通过确定各级权重值、利用最短距离法,对同批次带钢的质量等级进行了优劣的评价排序,并且通过实例论证了两种方法对带钢质量评价结果的一致性,及其两种方法相互论证彼此的科学性与可行性。 展开更多

关键词 带钢表面缺陷 质量评价 最短距离法 权重值

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