浅谈基于人工免疫方法的带钢表面缺陷分割

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1、分类号密级注1UDC学位论文基于人工免疫方法的带钢表面缺陷分割（题名和副题名）冯永毅（作者姓名）指导教师姓名康戈文副教授电子科技大学成都（职务、职称、学位、单位名称及地址）申请专业学位级别硕士专业名称控制理论与控制工程论文提交日期2007.4论文答辩日期2007.5学位授予单位和日期电子科技大学答辩委员会主席评阅人2007年4月日注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。摘要摘要缺陷分割是冷轧带钢表面缺陷检测中至关重要的环节，缺陷分割的高效、准确与否将直接影响后续的分类和识别，以致整个检测系统的性能。由于冷轧带钢表面图

2、像缺陷种类繁多，背景受光照不均，纹理不规则等因素的影响。很难找到一种适合冷轧带钢表面缺陷分割方法。本文首先阐述并实现了一种基于边缘的表面缺陷分割方法，给出了实验结果。然后重点介绍了基于人工免疫方法的缺陷分割方法，本算法结合人工免疫方法和数字滤波思想，选择合适的预处理算法。设计并实现了一套冷轧带钢表面缺陷分割算法，实验了大量生产现场采集的图片，分析了该方法的分割性能。最后通过多种算法的对比得出以下结论：(1)Otsu方法对于复杂的带钢表面缺陷分割无能为力。由于光照的不均、背景的粗糙度变化和缺陷大小的不确定等因素，都会导致

3、阈值的失效，从而使单阈值不能很好地分割出缺陷。(2)单通道优化滤波可以取得很好的分割结果，但是，当纹理方向与训练所选缺陷纹理方向不一致时，分割效果较差。多通道优化滤波，检测性能不随缺陷大小、方向和背景粗糙度的改变而影响分割质量，具有很强的鲁棒性。但是，如何将各通道的信息有效的融合使分割的质量达到最优，完全靠经验。(3)本文所实现的基于边缘的缺陷分割方法能很好地定位和分割缺陷，对缺陷的方向、背景的光照不均和对比度低等影响因素，具有很强的适应性。(4)基于人工免疫方法的缺陷分割算法，能有效地增加缺陷和背景的能量比。简单而快

4、捷地分割出多种类型的缺陷，实时性好，具有很强的鲁棒性。关键字：人工免疫，缺陷分割，冷轧带钢，边缘检测IABSTRACTABSTRACTDefectsegmentationisthemostimportantpartoftherolledstripsurfacedefectinspection.Whetherthehighefficiencyandprecisionwillworkonthefollowingclassifyandidentification,soastothewholesystemperformance

5、.Asthecoldrolledstripsurfaceimageshavedifferentdefects,backgroundisinfluencedbyalotoffactorssuchasilluminationuniformityandabnormalofthetexture.Itisdifficulttofindasuitabilitysolutiontocoldrolledstripsurfacedefectsegmentation.Thispaperexpatiatesandimplementsasur

6、facedefectsegmentationalgorithmbasedonedge,andtheexperimentresultsarepresent.Thenthispaperintroducesadefectsegmentationalgorithmbasedonartificialimmunealgorithmimportantly.Thealgorithmcombinestheartificialimmunetheoryanddigitalfilter,selectspropertypretreatmentm

7、ethod,designsandimplementsasuitofcoldrolledstripsurfacedefectsegmentationalgorithm,thentestsagreatdealofimagescollectingfromproducepresent,analysesthesegmentationperformanceofthismethod.Attheendofthepaper,severalmethodsarecomparedtoeachotheranddrawaconclusionasf

8、ollowing:1.Otsucannotsegmenttherolledsteelsurfacedefects.Astheabnormalofthelight,roughnessofthebackgroundanddefectsizeandsoon,allofthemwillbringontheinvalidationofthe