带钢表面缺陷检测.docx
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带钢表面缺陷检测PAGE\*MERGEFORMAT6带钢表面缺陷检测姓名:朱士娟学号:1110121137摘要表面质量的好坏是带钢的一项重要指标,随着科学技术的不断发展,后续加工工业对带钢的表面质量要求越来越高。如何检测出带钢表面缺陷并加以控制,引起带钢生产企业的高度关注。随着计算机视觉技术的发展和计算机性能的不断提高,由带钢图像在线检测其表面质量已成为国内外学者研究的热点课题。在本课题中,首先提出了带钢表面监测系统的总体设计方案,从硬件和软件上保汪系统的实时性和精确度。其次设计一种获得噪声图像的方
带钢表面缺陷视觉检测与算法实现的开题报告.docx
带钢表面缺陷视觉检测与算法实现的开题报告一、选题背景随着工业化的快速发展,带钢已经成为了一种广泛应用于钢铁制品生产领域的重要原材料。带钢需要经过多次轧制、拉伸、淬火等工序,才能达到工业生产的要求。但是这些工序中难免会出现带钢表面的缺陷,诸如划痕、氧化、坑洞等等。如果这些缺陷未被及时检测和处理,将会严重影响后续的生产工序和产品质量。因此,带钢表面缺陷的视觉检测与算法实现,是当前钢铁制品生产领域迫切需要解决的问题。二、选题目的本文的目的是针对带钢表面缺陷视觉检测与算法实现问题,开展相关研究,提出一种可行的解决
热镀锌带钢表面缺陷检查.doc
热镀锌带钢表面缺陷检查一、热镀锌缺陷镀锌缺陷是由于设备运转失常或者操作控制不良造成的。此类缺陷一般可以排除,常见的有下列几种(一)锌粒在热镀锌板面上分布有类似米粒的小颗粒,习惯上称为锌粒。它造成表面粗糙不平,不仅妨碍美观,而且对使用也有害。通过r射线显微组织分析和电子探针分析都确定锌粒实际是铁锌化合物。形成锌粒的主要原因是:1)底渣过多被机械搅动而浮起,从而伴随锌液粘附在镀锌板面上。2)锌液温度过高,例如超过470℃时,使底渣浮起。3)锌液中铝(Al)含量过高时,会降低铁在锌液中的溶解度(锌液中的铝含量低
基于域适应的跨场景带钢表面缺陷检测方法.pdf
本发明为基于域适应的跨场景带钢表面缺陷检测方法,首先构建由风格扩充模块、特征提取器、域鉴别器和分类器构成的多级分布对齐域适应模型,风格扩充模块对源域和目标域图像进行风格扩充,生成与原始源域和目标域图像风格完全不同的源域和目标域图像,实现两域图像的像素级分布对齐;域鉴别器通过对源域图像和目标域图像进行对抗学习,为源域图像和目标域图像分配域标签,实现两域图像的特征级分布对齐;分类器用于得到分类结果,并基于投票机制生成伪标签,实现两域图像的类别级分布对齐;利用训练后的特征提取器和分类器构建缺陷检测模型。该方法提
基于深度学习的带钢表面缺陷检测方法的开题报告.docx
基于深度学习的带钢表面缺陷检测方法的开题报告一、研究背景带钢是现代工业生产中不可或缺的材料,然而在生产过程中常常会出现表面缺陷,这些缺陷会影响带钢的质量和使用寿命。因此,研究如何快速、准确地检测带钢表面缺陷是很有必要的。目前,传统的检测方法主要依赖于人工目测,由于人工的主观性和眼睛的疲劳度等因素,检测的准确性和效率存在着限制。因此,研究如何利用计算机视觉技术实现自动化的带钢表面缺陷检测方法是值得探讨的问题。而深度学习作为计算机视觉领域的重要技术之一,具有较好的应用前景。二、研究目的和意义本研究旨在建立一种