【摘 要】
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热轧带钢是钢铁行业的主要原材料之一,其表面质量控制一直是生产过程智能检测的重点任务.针对带钢表面缺陷自动在线检测逐步取代人工检测的现状,概述带钢表面缺陷检测方法,着重阐述基于机器视觉的表面缺陷检测方法,比较分析传统机器视觉、深度学习方法在带钢表面缺陷检测的应用,探讨带钢表面缺陷检测中存在的关键技术问题,并对其未来发展趋势做展望.传统机器视觉的带钢缺陷检测方法检测速度较高,但精度较低;主流深度学习的缺陷检测方法检测精度高,但速度较慢.如何在保证检测实时性的前提下提高算法的准确性和鲁棒性,不仅是自动化和智能化
【机 构】
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安徽工业大学电气与信息工程学院,安徽马鞍山243032;安徽工业大学电力电子与运动控制安徽省重点实验室,安徽马鞍山243032
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热轧带钢是钢铁行业的主要原材料之一,其表面质量控制一直是生产过程智能检测的重点任务.针对带钢表面缺陷自动在线检测逐步取代人工检测的现状,概述带钢表面缺陷检测方法,着重阐述基于机器视觉的表面缺陷检测方法,比较分析传统机器视觉、深度学习方法在带钢表面缺陷检测的应用,探讨带钢表面缺陷检测中存在的关键技术问题,并对其未来发展趋势做展望.传统机器视觉的带钢缺陷检测方法检测速度较高,但精度较低;主流深度学习的缺陷检测方法检测精度高,但速度较慢.如何在保证检测实时性的前提下提高算法的准确性和鲁棒性,不仅是自动化和智能化检测的发展趋势,也是基于机器视觉部署在实际工业现场的关键所在.
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