基于图像处理的连铸方坯低倍缺陷中心偏析与裂纹的识别与评级

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铸坯低倍缺陷检测是铸坯质量检验中的重要环节。目前,低倍缺陷检测仍依靠着人工评级方式,这种评级方式主观性强、检测效率与准确率低下。为提高铸坯低倍缺陷检测的效率与准确率,本文采用图像处理技术作为连铸方坯低倍组织缺陷识别与评级的方式。本课题以中心偏析和裂纹作为研究对象,主要研究内容为:(1)连铸坯低倍组织试样图片的预处理。针对连铸坯低倍图片存在大量无关背景与切向畸变现象,提出像素映射畸变矫正算法和最小矩形分割法,使铸坯试样去除畸变并将白色背景去除;针对铸坯式试样图片中包含高斯、量化以及椒盐噪声,采用自适应中值倒数梯度加权的图像滤波算法进行滤除。(2)连铸方坯低倍缺陷中心偏析的识别和评级。针对国家标准YB/T4002-2013《连铸方坯低倍组织缺陷评级图》图谱对中心偏析评级参数进行量化。根据偏析的位置和灰度特点,通过对铸坯低倍试样中心位置进行截取。使用基于梯度相乘的混合算子法分割图像中灰度特征为阶跃型的缺陷从而将裂纹去除,仅保留疑似偏析区域。对疑似区域提取相关特征参数,进行识别,再对识别出的中心偏析进行评级得出结果。(3)连铸方坯低倍缺陷裂纹的识别和评级。针对国家标准YB/T 4002-2013《连铸方坯低倍组织缺陷评级图》图谱对裂纹的评级参数进行量化。根据裂纹的位置、灰度和形态特点,对于包含纹理的裂纹图样进行显著图变换,将图片转换为显著图像,凸显纹理背景下的裂纹图像;对于背景无纹理的图像,进行预处理操作。然后使用基于修正的Canny算子将裂纹从铸坯板面上粗略分离。去除干扰后,对含有较大断裂或者较大干扰点的裂纹图像使用线扫描进行补全。对分割的疑似裂纹区域提取相关特征参数进行识别。再对识别成功的裂纹区域依照评级参数进行评级。应用上述识别和评级方法进行实验,偏析识别的成功率达到92.5%,评级的成功率达到86.5%;对裂纹识别的成功率达到91.2%,评级成功率达到83.9%。
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