【摘 要】
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针对钢铁铸坯表面检测及缺陷识别问题,从图像处理及机器学习角度,提出一种基于Adaboost算法的进行钢铁铸坯表面缺陷检测,并结合Gabor小波和Canny边缘检测进行处理,排除伪缺陷
【机 构】
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上海交通大学图像处理与模式识别研究所,宝山钢铁股份有限公司研究院,
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针对钢铁铸坯表面检测及缺陷识别问题,从图像处理及机器学习角度,提出一种基于Adaboost算法的进行钢铁铸坯表面缺陷检测,并结合Gabor小波和Canny边缘检测进行处理,排除伪缺陷的新方法。大量试验表明:该方法能够较好地检出具有缺陷的钢铁铸坯,且具有准确率高、速度快、易实施等优点。
Aimed at the steel slab surface inspection and defect identification, this paper proposes a method based on Adaboost algorithm for steel slab surface defect detection based on image processing and machine learning, and combines with Gabor wavelet and Canny edge detection to eliminate pseudo-defects method. A large number of experiments show that: This method can detect defective steel castings, and has the advantages of high accuracy, fast speed and easy implementation.
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