国内外板带材表面质量检测方法研究进展

• 作者: 余慧敏 马续创
• 来源期刊: 重型机械
• 学科: 工学
• 关键词: 表面质量 机器视觉 缺陷识别
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 专题综述
• 页码范围: 5-9
• 页数: 5页
• 分类号: TH87
• 字数: 4308字
• 语种: 中文

摘要

随着板带材越来越广泛的应用于工业生产,板带材的表面质量问题也越来越受到用户的关注.本文介绍了传统检测法、自动检测法以及机器视觉检测法三种常用的表面质量检测法,对其中的优缺点进行分析表明,采用面阵CCD技术和线阵CCD技术,结合自学习神经网络分类的机器视觉检测,在生产中应用效果较好.最后总结了板带材检测方法的发展方向:研究更有效的分类识别算法分类识别板带材的表面缺陷;优化图像采集和处理的算法,缩短计算时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马续创		5	12	1.0	3.0
2	余慧敏		2	12	1.0	2.0