【摘 要】
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铜带的表面质量是直接影响最终产品性能的参数之一，企业对铜带表面缺陷的有效检测能够及时发现问题并加以控制。稳定的缺陷图片获取系统和快速的分类模型都是在线缺陷检测的基础。首先，建立缺陷图像获取系统；然后，对缺陷图像进行去噪、增强处理，提取可以表达图像特征的信息，采用贝叶斯网络进行缺陷分类检测，并对3种贝叶斯网络进行了详细的评估和对比。结果表明，贝叶斯网络在铜带表面缺陷图像分类中具有稳定的网络结构和较好
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2017YFB0306405）； 云南省重点研发计划项目（2018BA070）； 国家自然科学基金资助项目（61364008）；
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铜带的表面质量是直接影响最终产品性能的参数之一，企业对铜带表面缺陷的有效检测能够及时发现问题并加以控制。稳定的缺陷图片获取系统和快速的分类模型都是在线缺陷检测的基础。首先，建立缺陷图像获取系统；然后，对缺陷图像进行去噪、增强处理，提取可以表达图像特征的信息，采用贝叶斯网络进行缺陷分类检测，并对3种贝叶斯网络进行了详细的评估和对比。结果表明，贝叶斯网络在铜带表面缺陷图像分类中具有稳定的网络结构和较好的缺陷识别效率，且计算结果稳定，运算时间短。
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