【摘 要】
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针对带钢表面存在光照不均及缺陷类型繁杂的问题导致缺陷检测精度不高的情况，提出一种基于梯度相似性引导模板的带钢缺陷检测方法。首先，在利用二维高斯函数估计背景模板的基础上，结合梯度相似性引导其最优参数的选取；其次，将原图像与优化后的背景模板进行图像差分操作，消除部分不均匀光照，同时构造分段函数对差分图像进行光照补偿，并结合Meanshift算法去除噪点，进一步增强差分图像；最后，利用改进的K-mean
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划（2022JQ-568）； 陕西省教育厅科研计划项目资助（21JK0661）；
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针对带钢表面存在光照不均及缺陷类型繁杂的问题导致缺陷检测精度不高的情况，提出一种基于梯度相似性引导模板的带钢缺陷检测方法。首先，在利用二维高斯函数估计背景模板的基础上，结合梯度相似性引导其最优参数的选取；其次，将原图像与优化后的背景模板进行图像差分操作，消除部分不均匀光照，同时构造分段函数对差分图像进行光照补偿，并结合Meanshift算法去除噪点，进一步增强差分图像；最后，利用改进的K-means算法进行聚类分割并结合区域标记实现带钢表面不同缺陷的准确检测。实验结果表明，该方法能够在不均匀光照下准确检测出夹杂、麻点、酸洗、划痕等多种带钢表面缺陷，召回率和精确度分别达到93.2%和96.8%。
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