【摘 要】
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在工业化的连铸钢板坯生产过程中,钢厂针对连铸坯质量的评价与分类依然主要依靠人工经验。本文基于连铸坯冷酸蚀图像中的缺陷进行预处理、分割以及分类识别,为后续研发连铸坯缺陷评级系统提供准备工作。在预处理时,中值滤波和维纳滤波对图像中的噪声可以有效去除,但多次滤波会导致图像信息的大量损失。为解决这一问题,提出一种开关结构下的快速加权中值—维纳滤波器,以减少图像滤波过程中信息的损失,并通过与中值滤波、维纳滤
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在工业化的连铸钢板坯生产过程中,钢厂针对连铸坯质量的评价与分类依然主要依靠人工经验。本文基于连铸坯冷酸蚀图像中的缺陷进行预处理、分割以及分类识别,为后续研发连铸坯缺陷评级系统提供准备工作。在预处理时,中值滤波和维纳滤波对图像中的噪声可以有效去除,但多次滤波会导致图像信息的大量损失。为解决这一问题,提出一种开关结构下的快速加权中值—维纳滤波器,以减少图像滤波过程中信息的损失,并通过与中值滤波、维纳滤波以及中值—维纳滤波的实现结果对比,验证了算法的有效性。选择阈值分割算法分割缺陷区域,并将粒子群优化（PSO）算法引入二维Otsu算法阈值向量的搜寻过程,改进惯性权重更新公式和变异策略,构造基于改进的PSO算法的二维Otsu算法,从改进的PSO算法本身的性能以及对缺陷图像的分割能力两方面验证了算法的优越性,并寻找最优参数处理连铸坯缺陷图像。最后,针对钢厂所给样本集灰度的不统一的问题,设计一种灰度标准化的方法。利用SVM-RFE方法选择中心偏析缺陷的最优特征子集特征完成特征降维。对比多种分类器,选择DDAG-SVM,针对误差累积的缺点,引入模糊函数并改进原有的基于欧式距离的类间可分离性测度公式,构建DDAG-SVM结构并解释其它分类器分类效果不佳的原因。实验结果证明该模型对C类的中心偏析缺陷分类效果有显著提升,对A类/B类分类均有较好的表现,具有一定的应用价值。
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