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针对硅钢酸洗-冷连轧生产过程中钢带表面缺陷的特点，在提取钢带图像低层属性特征的基础上，采用决策树、SVM、BP神经网络等不同的模式识别方法对钢带表面缺陷进行分类研究，试验过程包含训练集与测试集的收集、特征提取、机器学习与分类、结果分析。该研究以提高硅钢冷轧生产过程的自动化水平为目标，依据试验结果提出缺陷识别的优化方法，并应用于武钢硅钢冷轧生产线，提高了自动化水平。