基于图像预处理的神经网络带钢缺陷检测

• 作者: 师红宇 王燕妮 管声启
• 来源期刊: 钢铁研究
• 学科: 工学
• 关键词: 带钢缺陷 图像预处理 人工神经网络 缺陷检测
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 试验与研究
• 页码范围: 22-26
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

针对带钢表面缺陷的特点,提出了1种基于图像预处理消除光照不均等的干扰且用神经网络进行缺陷识别的检测方法.带钢缺陷的检测分为3步:首先,对采集的图像进行预处理,通过图像零均值化以消除光照对检测的影响,分别利用维纳滤波和sobel算子对图像进行滤波除噪和锐化处理；其次,通过最大类间方差法进行图像分割以及计算面积来判断是否存在缺陷；最后,在提取图像特征的基础上,通过设计人工神经网络识别带钢缺陷类型.实验表明,采用的方法能够有效抑制图像背景干扰,能够有效地实现带钢缺陷的快速检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	管声启	西安工程大学机电工程学院	67	250	8.0	11.0
2	师红宇	西安工程大学计算机科学学院	17	62	5.0	7.0
3	王燕妮		6	7	1.0	2.0