【摘 要】
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本文针对钢板表面缺陷的图像处理和识别问题进行研究，对图像处理的各个流程逐个进行分析，根据算法理论和试验，得到带钢表面缺陷图像处理效果较好的各流程算法，并建立有效地BP神经
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本文针对钢板表面缺陷的图像处理和识别问题进行研究，对图像处理的各个流程逐个进行分析，根据算法理论和试验，得到带钢表面缺陷图像处理效果较好的各流程算法，并建立有效地BP神经网络分类器，对带钢缺陷进行分类。试验在离线状态下进行，对实现在线检测提供了很好地借鉴意义。本文的研究成果如下：（1）根据带钢图像中的噪声类型，利用常用的图像平滑算法，实时地滤除图像中的噪声；（2）针对带钢缺陷成因复杂，种类多，形态各异的特点，构建了5个类似缺陷边缘的结构元素，利用修正的抗噪膨胀腐蚀型的数学形态学方法检测边缘，相对传统边缘检测算法，可以很好地检测出相对连续完整的缺陷边缘，特别是对于对比度不太明显的如短划伤等缺陷和边缘形状不规则、边缘灰度值变化较大的如磷化斑等缺陷都可以检测到较为连续完整的缺陷；而传统边缘算子检测出的带钢缺陷边缘不连续，特别是对于对比度不太明显的短划伤等缺陷，检测边缘效果很差，甚至根本无法检测出来；（3）根据缺陷图像特点，提取了缺陷区域的的形状、灰度、纹理特征，并建立了BP神经网络缺陷分类器，通过训练样本集对分类器进行训练，最后测试出BP神经网络缺陷分类器的有效性。虽然，本文取得了一定的研究成果，但对于实现带钢在线实时检测，还有一定地差距。所以，在最后，对本文的问题和不足进行了总结，为我们下一步的工作重点提出了建议。
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