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基于多尺度数学形态学的连铸坯缺陷边缘检测方法
基于多尺度数学形态学的连铸坯缺陷边缘检测方法
摘要：连铸过程是钢铁生产中的重要环节，而连铸坯缺陷的边缘检测对于提高产品质量和减少生产成本具有重要意义。本文提出了一种基于多尺度数学形态学的连铸坯缺陷边缘检测方法。首先，利用图像处理技术对连铸坯图像进行预处理，包括去噪、亮度调整和二值化等步骤。然后，采用数学形态学中的开运算和闭运算操作，分别进行坯缺陷边缘的粗检测和细检测。最后，通过多尺度图像分割技术得到准确的坯缺陷边缘信息。实验证明，本文所提出的方法能够有效地检测连铸坯缺陷的边缘，具有较高的准确性和鲁棒性。
1.引言
连铸工艺是钢铁生产中的关键工艺之一，连铸坯缺陷是生产过程中不可避免的问题。传统的连铸坯缺陷检测方法主要依靠人工目测，存在主观性强、效率低和准确性差的问题。因此，研究一种高效准确的连铸坯缺陷边缘检测方法具有重要意义。
2.相关工作
近年来，基于图像处理技术的缺陷检测方法得到了广泛的研究。传统的边缘检测算法包括Canny算法、Sobel算法和Laplacian算法等。然而，这些算法在应用于连铸坯缺陷检测时，存在着边缘模糊和噪声干扰等问题。
3.方法
本文提出了一种基于多尺度数学形态学的连铸坯缺陷边缘检测方法。首先，对连铸坯图像进行预处理，包括去噪、亮度调整和二值化等步骤。然后，利用数学形态学中的开运算和闭运算操作，在不同的尺度下进行边缘检测。开运算能够平滑图像并消除噪声，闭运算能够连接断裂的边缘。最后，通过多尺度图像分割技术得到准确的坯缺陷边缘信息。
4.实验与结果
本文采用了连铸坯图像数据库进行了实验验证。实验结果表明，本文所提出的方法能够有效地检测连铸坯缺陷的边缘，并且具有较高的准确性和鲁棒性。
5.结论
本文提出了一种基于多尺度数学形态学的连铸坯缺陷边缘检测方法。实验结果表明，该方法能够有效地检测连铸坯缺陷的边缘，并具有较高的准确性和鲁棒性。本文的研究成果对于提高产品质量和减少生产成本具有重要意义。
参考文献：
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