【摘 要】
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研究硅钢轧前阶段和成品阶段的表面缺陷的特征、成因及其影响，发现专家系统有能力实现对复杂且变化环境下的表面缺陷分类。针对这两个阶段的表面缺陷，采用图像的底层属性特
【机 构】
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武钢股份公司设备维修总厂,武汉 430083
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研究硅钢轧前阶段和成品阶段的表面缺陷的特征、成因及其影响，发现专家系统有能力实现对复杂且变化环境下的表面缺陷分类。针对这两个阶段的表面缺陷，采用图像的底层属性特征，设计含有置信度的专家系统及其配套的知识库和推理机。应用发现该技术可以较好地识别带钢表面的多类重要缺陷，轧前缺陷的孔洞、结疤能达到70％以上，边界缺陷和小缺陷能达到90%以上。实践结果表明针对硅钢的专家系统表面缺陷识别技术是一种可行的识别方法。
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