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金屬表面質量在線檢測技術

包郵 金屬表面質量在線檢測技術

出版社:冶金工業出版社出版時間:2016-10-01
開本: 32開 頁數: 144
本類榜單:工業技術銷量榜
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金屬表面質量在線檢測技術 版權信息

  • ISBN:9787502473631
  • 條形碼:9787502473631 ; 978-7-5024-7363-1
  • 裝幀:暫無
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

金屬表面質量在線檢測技術 內容簡介

  本書介紹了金屬表面質量在線檢測技術,主要包括系統設計、檢測算法等,內容涵蓋鑄坯表面在線檢測、中厚板表面在線檢測系統、熱軋帶鋼表面在線檢測系統、冷軋帶鋼表面在線檢測系統等。  本書可供從事冶金自動化技術的科研、設計、生產技術人員使用,也可作為大專院校相關專業師生的參考用書。

金屬表面質量在線檢測技術 目錄

**章 表面在線檢測技術1.1 表面在線檢測的意義1.2 表面在線檢測技術研究現狀1.3 表面在線檢測的方法1.4 表面在線檢測的難點與發展第二章 表面在線檢測系統的設計2.1 系統的設計要求2.2 系統的基本組成2.3 圖像采集系統2.4 計算機系統第三章 缺陷檢測與識別算法3.1 數字圖像處理綜述3.2缺陷檢測算法流程3.3 圖像預處理算法3.4 特征提取算法3.5 分類器設計與缺陷識別第四章 鑄坯表面在線檢測系統4.1 高溫鑄坯表面圖像的特點4.2 鑄坯表面檢測系統的設計4.3 鑄坯表面缺陷檢測與識別算法4.4 在線應用第五章 中厚板表面在線檢測系統5.1 中厚板表面圖像的特點5.2 中厚板表面檢測系統的設計5.3 中厚板表面缺陷檢測與識別算法5.4 在線應用第六章 熱軋帶鋼表面在線檢測系統6.1 熱軋帶鋼表面圖像的特點6.2 熱軋帶鋼表面檢測系統的設計6.3 熱軋帶鋼表面缺陷檢測與識別算法6.4 在線應用第七章 冷軋帶鋼表面在線檢測系統7.1 冷軋帶鋼表面圖像的特點7.2 冷軋帶鋼表面檢測系統的設計7.3 冷軋帶鋼表面缺陷檢測與識別算法7.3.1 BP(back propagation)神經網絡7.3.2基于BP神經網絡分類器的設計7.4 在線應用
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金屬表面質量在線檢測技術 節選

  《高效軋制國家工程研究中心先進技術叢書:金屬表面質量在線檢測技術》:  (4)神經網絡法。隨著神經網絡的出現,許多問題都可以轉化為將原始的數據送人神經網絡,經過適當的訓練就得到數據的特征集。在各種各樣的人工神經網絡模型中,在模式識別中應用*多也是*成功的當數多層前饋神經網絡,其中又以采用學習算法的多層感知器習慣上簡稱為網絡為代表。網絡是一個將圖像特征提取和模式分類融合在一起的神經網絡;圖像數據通過輸入層進入網絡,通過加權然后輸入到隱層,而此時的隱層就相當于一個特征提取器,隱層的輸出結果再作為輸出層的輸入。  3.4.3幾何特征提取  形狀特征對于機器視覺是很重要的。當物體從圖像中提取出來后,形狀的描述對于物體的識別起著不可忽視的影響作用。形狀特征一般從輪廓特征和區域特征兩個角度描述。輪廓特征關注的是外邊界,區域特征關注的是整個區域。不過,任何一個物體我們又都可以把它分解成若干個點、線、面,這樣,對其形狀特征的提取又更多地關注在點、線、面的提取方法上。  (1)點特征的提取方法。點是一切形態的基礎。對于視覺系統而言,它是小而集中的形。二維空間中,可以將其理解為極小的面積,三維空間中,可以將其理解為極小的體積。點是一個零維度的存在,我們能夠在空間中的物體上看到各種各樣的點,但在特征提取中,點指那些明顯點,比如:角點、交叉點、圓點等。其中,角點引發的研究探討較多,有以曲率為出發點的,有以灰度為出發點的,還有以邊緣為出發點的。不同的算法采用不同的算子進行特征點提取,這種算子被稱為興趣算子,如Moravec興趣算子、Forstner興趣算子等。  (2)線特征的提取方法。從幾何學的觀點來看,一個點的任意移動構成線。線特征包含了邊緣和線,邊緣的意義在于區分不同特征的局部區域,而線則是劃定相同特征區域的邊緣對。邊緣對人們辨別物體有很重要的意義,它所形成的連續完整的邊界在很多時候可以幫助人們直接識別物體。邊緣是點的集合,這些點具有的共性就是均在灰度突變處。邊緣一般包括階躍式和屋頂式兩類,前者以灰度值的明顯變化區分,后者為灰度值逐漸變化的中間點,體現形式如圖3—8所示。  ……

金屬表面質量在線檢測技術 作者簡介

北京科技大學高效軋制國家工程研究中心教授,主要從事熱連軋、冷連軋帶鋼、型材等連軋機組、20輥軋機、中厚板計算機控制系統、中厚板機組板形控制成套技術、鋼鐵企業三級(MES)計算機管理系統、鋼板表面質量在線檢測成套技術與設備的開發與研究。

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