基于图像处理的冷轧薄板板形识别

• 作者: 曹长修 潘再生 申志强
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 冷轧薄板 板形识别
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、计算机技术
• 页码范围: 1615-1619
• 页数: 5页
• 分类号: TP274
• 字数: 3288字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2007.10.002

摘要

为了解决冷轧薄板板形识别问题,采用基于图像处理的方法,对图像进行直方图均衡化,使处理后的图像对比度、图像边界的清晰度有了很大的提高,并在此基础上再进行形态学增强,改善图像效果.对于处理后的图像利用canny算子提取其边缘,利用图像的均值、方差和对比度的统计特征作为BP神经网络分类器的输入进行缺陷特征分类.根据上述方法进行了板形识别系统的硬件、软件设计,实际应用表明,该方法可以有效地识别出常见的板形缺陷.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹长修	重庆大学自动化学院	162	2835	26.0	47.0
2	潘再生	浙江大学先进控制研究所	9	77	4.0	8.0
3	申志强	重庆大学自动化学院	2	20	2.0	2.0