四主要攻关内容及技术路线.docx
《四主要攻关内容及技术路线.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《四主要攻关内容及技术路线.docx（34页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
四主要攻关内容及技术路线
多色宽幅钢板表面缺陷在线检测技术的研究
可行性研究报告
渤海船舶重工有限责任公司
2006年9月8日
一、项目摘要
在船舶制造过程中，毛坯钢板经过除锈与喷漆工序后，在进入切割工序之前须对钢板表面质量进行检测，分拣出不合格的钢板，进行特殊处理，分拣出合格的钢板进入下一道工序。
为此，公司为提高造船流程的效率，降低生产成本，降低工人劳动强度，特开展了多色宽幅钢板表面缺陷在线检测技术的研究。
该项目主要研究研究基于CCD高速成像，并采用新的图像处理和模式识别方法与技术将图像分为背景和目标两类，即将目标图谱进行分解，消除多色背景对目标识别的影响，提高缺陷识别率和识别速度。
该项目所采用的关键技术较多，全部掌握后，将具有独立的知识产权，其相关产品市场竞争能力很强，且再生产成本低、技术含量高、产品市场规模大，产业化风险较小。
二、项目提出的目的及意义
在船舶制造过程中，需要使用大量不同颜色的钢板板材，而板材表面质量优劣程度不仅影响船体表面的美观，而且最终影响船舶的抗腐蚀性、耐磨性和疲劳强度等性能。
船用钢板具有规格多（长、宽、厚变化频繁）、颜色丰富（近十种颜色）等特点，其缺陷一般包含麻点、剥落、结疤、表皮分层、裂纹、刻痕和气孔等。
目前，世界上发达国家的造船企业对多色钢板表面质量进行在线测量与控制，并在生产中取得了实际应用。
而国内造船企业一直沿用人工目视抽检的方法进行表面缺陷检测，并通过概率计算并参考检验员的经验数据得到钢板的综合质量评估，这种方法具有以下突出的缺点：
●速度慢，检测双面时操作复杂，不能满足生产线对检测速度的要求；
●抽检率低，易漏检，不能真实地反映板材的缺陷状况，给后道工序的正常进行造成障碍，有可能导致整批加工件重加工，甚至报废；
●检测结果的一致性差，不同检验人员、不同光线条件起检验结果不同，造成检测的置信度低；
●检测环境恶劣（噪声污染、粉尘以及油漆中的苯类挥发物，对检验员人身损害较大，从而分散检验人员的注意力，造成检测结果差错。
目前，钢板表面缺陷检测技术多采用机器视觉检测法，但由于船用多色钢板经打砂和喷漆工序处理后，导致图像背景复杂、反光率极低、信噪比小、缺陷目标小且形态差别大等缺点，采用经典的阈值分割技术，如类间方差法、最大熵法、最小误差法等，只能处理目标和背景的比例较大、信噪比较高的图像，但不能有效地将钢板表面缺陷目标分割出来。
从现有的技术水平看，现有图像处理和模式识别技术尚无法提供解决复杂的多色宽幅钢板表面缺陷在线识别问题所需技术手段。
我国在宽幅多色船用钢板表面缺陷在线识别技术的研究方面尚未开展，整体水平较低。
国内单位如华中理工大学和哈尔滨工业大学已开展了单色带钢表面缺陷离线静态检测，其识别率低，尚无法用于工业现场生产，更无法用于船用钢板表面缺陷在线检测。
因此，研究适合于船用多色钢板表面缺陷在线识别新技术，对于推动检测技术和造船技术的发展具有十分重要的意义。
三、与项目相关的国内外发展概况及市场需求分析
近年来，西方发达国家的主要造船企业和自动化检测设备供应商均充分认识到船用多色钢板表面在线检测系统在未来国际市场竞争中重要作用，都投入了大量的资金加紧船用钢板在线检测技术的研究工作，其中基于图像识别表面缺陷在线检测技术已成为当前该领域研究的主流方向。
依托该项目开发出的缺陷检测设备可应用于钢铁行业、造船业、飞机制造业等，该设备国内市场容量达数千套，国际市场容量在几十万台以上，因此国内与国际市场规模巨大。
当市场培育成熟，相关成像器件的成本会越来越低，其在产品中所占比重较小，因此效益非常显著，并可为我公司形成一个具有国际竞争力的缺陷检测设备产品。
四、主要攻关内容及技术路线
1、船用钢板表面缺陷检测方法基本原理及相关技术内容
对于单色钢板表面自动检测性的研究始于六十年代，其检测方法可分为传统无损检测法和机器视觉检测法两大类。
其中传统无损检测又可分为电涡流法、漏磁法、红外测温传感器法，这些方法测量速度慢、分辨力低，无法满足船用钢板对检测系统性能的要求。
机器视觉检测法又可分为基于激光扫描机器视觉缺陷检测技术和基于CCD成像缺陷检测技术，这两种方法各有优缺点。
基于激光扫描机器视觉缺陷检测技术的特点是可检测缺陷的大小和深度信息，检测缺陷深度精度高，且检测速度慢、造价高；基于CCD成像缺陷检测技术特点是检测缺陷大小的精度高，检测精度可根据需要做调整，但无法检测缺陷的深度信息，且具有检测速度快、测量范围宽和价格低等特点。
●基于激光扫描机器视觉缺陷检测技术
70年代中期日本川崎公司开始研制镀锡板的在线检测装置，先后采用了斜交激光扫描系统和平行激光扫描系统对钢板表面缺陷进行检测，并针对特定缺陷的信号进行相关技术分析。
1988年美国Sick光电子公司研制成功了带钢激光扫描检测装置，并对图像进行处理，可以检测出40种以上的表面缺陷。
图1、激光扫描三维测量系统
激光扫描检测装置可采用点结构和线结构光传感器。
点结构光传感器利用三角光原理将缺陷的深度信息变为CCD平面位置信息，经过信号处理得到测量结构。
线结构光传感器与点结构光传感器原理相近，相当于多个并行点结构光传感器，半导体激光器产生的激光经柱面镜变成线结构光，透射到被测区域形成一激光带，用面阵CCD摄像机接受散射光，从而获得表面被照区域的截面形状与轮廓，如图1所示。
激光扫描检测装置的光学系统由扫描光学系统和投影光学系统组成，激光扫描光学系统如图2所示。
图2、激光扫描光学系统
激光三维测量系统的数学模型是测量系统的核心，所建模型越接近测量实际且模型参数能较准确地标定出来，则可获得较高的测量精度。
系统中，CCD摄像机是重要的组成部分，是激光扫描系统获取钢板表面信息最直接的来源。
本系统根据系统光学中心、焦距、位置以及方向等，建立图像坐标系与测量参考坐标系的关系。
●基于CCD成像钢板表面缺陷检测技术
基于图像处理机器视觉技术作为计算机科学的一个重要分支，其应用领域遍及工业、农业、军事等方面，并成为无损检测领域一个重要的分支。
图像分割是计算机视觉中的一个关键问题。
其目的是将图像中有意义的特征或者需要应用的特征提取出来。
图像分割所遵循的基本原则是，使区域内部所考虑的特征或属性是相同或相似的。
而这些特征或属性在不同的区域中则不同、存在差异。
人们通常将图像分割的方法归纳为基于灰度直方图的阈值化方法和基于区域增长法两大类。
其中阈值化方法因其简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中应用最广泛的分割技术。
2、本项目的具体内容、技术与装备特点、关键技术和关键工艺
（1）项目的具体内容：
本项目主要研究研究基于CCD高速成像，并采用新的图像处理和模式识别方法与技术将图像分为背景和目标两类，即将目标图谱进行分解，消除多色背景对目标识别的影响，提高缺陷识别率和识别速度。
本项目根据多色船用钢板缺陷点的颜色和灰度有别于其它点的特点，研制出一套满足缺陷在线检测系统，系统中采用图像色度与灰度特征识别技术对缺陷点进行辨识与分类，当辨识与分类的结果为缺陷点时，启动打标系统对缺陷点进行标识。
图3、板材缺陷成像检测系统
本系统拟采用龙门架结构，系统结构示意图如图3所示。
整个测量系统包含16套独立的成像测量装置和多台工业计算系统，当钢板沿y轴方向以一定的速度运动时，成像测量装置对钢板的上下表面同时进行实时成像，图像采集系统对CCD图像进行实时处理，在线识别钢板的表面缺陷。
整个测量系统的控制框图如图4所示。
图4、测量系统控制框图
彩色成像系统采用高精度成像装置将缺陷区域面积与深度信息变为CCD平面灰度信息，经过信号处理得到钢板表面状况。
根据该检测系统分辨率力、检测范围、检测速度等指标确定投影成像系统的焦距、视场、放大倍数、光学传递函数等参数指标。
被检目标散射系数、CCD响应范围和扫描线长度等参数确定成像系统的数值孔径。
软件系统采用VC++编程语言，开发出模块化的软件系统，软件系统流程图如图5所示。
图5、软件系统流程图
（2）项目所研究的内容和采用的关键技术
●宽范围高速运动目标高精度成像技术；
●实时运动目标识别技术；
●彩色图像畸变校准技术；
●缺陷点图像分割技术；
●缺陷点特征提取技术；
●缺缺陷点特征分类技术；
●动态图像滤波技术技术；
●宽范围均匀照明技术；
●任意形状多色钢板边缘快速识别技术；
●多计算机实时在线同步工作技术；
●缺缺陷点图像特征自学习数据库建立；
●缺缺陷点图像特征查询技术。
3、本项目的技术路线
首先研制出4台计算协同工作的系统，该系统同时驱动16台高分辨力CCD相机，并能同时对4米宽高速运动的船用钢板进行在线高清晰成像。
采用新的图像处理方法，提取不同颜色、不同形状钢板缺陷的特征数据，建立船用多色钢板表面缺陷特征数据库。
根据缺陷点图像特征数据实时判断多色钢板表面缺陷，并根据不同批次钢板的颜色差异和缺陷特点扩充缺陷特征数据库。
根据实时在线提取钢板表面图像特征，并对图像进行模式识别，最终判断出有无缺陷，若有则驱动打标设备对缺陷点进行标识。
检测系统软件核心模块是特征数据库的建立和使用过程，其核心是缺陷定位与分割，是后继工作的基础。
从计算机内存中取出带有缺陷的图像，对缺陷进行定位分割，形成仅包含单个缺陷的矩形区域。
具体来所就是把原始图像进行平滑处理、亮度补偿和纹理检测；采用二值化阀值技术和形态学滤波得到缺陷的边沿；采用聚类分析法对缺陷进行分割，并提取几何特征、色度特征、灰度特征和纹理特征。
根据特征提取过程得到的特征参数对缺陷进行分类和识别。
具体方法如下：
首先将带有划痕缺陷的船用多色钢板表面无畸变成像，并将其转换易于辨识的相关灰度图，根据其灰度图得到实时得到直方图。
如图6和图7所示。
因船用多色钢板表面图像具有以下几个特征：
（1）钢板表面缺陷的面积很小，直方图不呈现出双峰的形式；
（2）在钢板表面图像中，背景的灰度值不均匀；（3）缺陷的灰度与背景相差不大，但背景的梯度较小，缺陷的梯度较大。
因此，可以利用图像的边缘信息可以快速准确地找出图像缺陷目标的边界，实现缺陷的分割。
因船用多色钢板图像经过转换为单色梯度图，梯度图对比度很差，直方图分布呈现出很窄的单峰分布，不能有效地将目标分割处理。
灰度拉伸可以有选择地拉伸感兴趣的灰度区间以改善图像的对比度。
灰度拉伸的函数表达式如下：
（1）
式中
表示变换前图像的灰度值，
表示变换后图像的灰度值；
、
为分段点，根据图像特征来予以选取。
梯度图经过灰度拉伸前后对比如图8示，可以看出拉伸后的图像灰度动态范围得到扩展。
采用Fisher准则对缺陷图像特征进行匹配，Fisher准则的目的是寻求一个最佳的鉴别方向，它将高维特征的样本投影到该鉴别方向直线上，形成一维的鉴别空间，使得在这个直线上的样本投影能够分得最好。
图9明了Fisher准则鉴别两个类别A和B的情况，图中
表示
属于
的分布；
表示
属于
的分布；
、
分别表示
、
在
方向上的投影，
、
分别表示
、
在
方向上的投影，可以看出
和
在
方向上最好。
特征向量X的线性组合y表示为:
（2）
当
时，则y就是X向Y方向直线上的投影。
另外，属于
类的特征向量
的均值
定义如下：
（3）
类似，可以用变换式
（2）计算出y的均值和类内方差:
（4）
（5）
为了有效分离
和
，两类的特征应该分得越开越好，即希望两类的均值之差（
）越大越好；同时希望各类样本内部尽量密集，即类内的方差越小越好。
Fisher准则函数就是用来衡量类间的分离度，它的表达式如下：
（6）
当方差最小时，均值之差最大时
取最大值，这时求得的鉴别方向即为最佳鉴别方向。
边缘检测得到的梯度图可以分为背景梯度和缺陷梯度两类，梯度阈值可以将这两类分离开来，而且阈值取的越准确，分离的效果越好，因此可以用Fisher准则函数来寻找一个最佳的梯度阈值，使得背景梯度和缺陷梯度达到最佳分离，从而分割出缺陷。
设缺陷梯度和背景梯度的均值分别为
和
，方差分别为
和
，并以阈值
划分两类，梯度小于
的为背景梯度，大于等于
的为缺陷梯度。
设梯度图像的归一化直方图为
，（
，为图像的梯度值）；缺陷梯度像素数占全图像素数比例为
，即缺陷和背景的先验概率分别为
和
，则可以得到Fisher准则函数：
（7）
式中：
；
；
；
；
。
当
为最佳阈值时，
达到最大值，其阈值选择准则为
（8）
根据上述方法的在线识别出船用多色钢板上的缺陷点，根据被检钢板上缺陷的位置、大小、类别等信息存入实时数据库中，通过统计分析并参照质量要求，评估出单个或批量钢板的质量状况，并提供给质检部门。
4、专利及知识产权分析
本项目预计可取得一至二项的发明专利，且该项目关键技术较多，全部掌握后，将具有独立的知识产权。
5、国内外发展现状
近年来，西方发达国家的主要造船企业和自动化检测设备供应商均充分认识到船用多色钢板表面在线检测系统在未来国际市场竞争中重要作用，都投入了大量的资金加紧船用钢板在线检测技术的研究工作，其中基于图像识别表面缺陷在线检测技术已成为当前该领域研究的主流方向。
由于船用多色钢板经打砂和喷漆工序处理后，导致图像背景复杂、反光率极低、信噪比小、缺陷目标小且形态差别大等缺点，采用经典的阈值分割技术，如类间方差法、最大熵法、最小误差法等，只能处理目标和背景的比例较大、信噪比较高的图像，但不能有效地将钢板表面缺陷目标分割出来。
从现有的技术水平看，现有图像处理和模式识别技术尚无法提供解决复杂的多色宽幅钢板表面缺陷在线识别问题所需技术手段。
我国在宽幅多色船用钢板表面缺陷在线识别技术的研究方面尚未开展，整体水平较低。
国内单位如华中理工大学和哈尔滨工业大学已开展了单色带钢表面缺陷离线静态检测，其识别率低，尚无法用于工业现场生产，更无法用于船用钢板表面缺陷在线检测。
因此，研究适合于船用多色钢板表面缺陷在线识别新技术，对于推动检测技术和造船技术的发展具有十分重要的意义。
6、项目进展情况
本项目现正处于现场调研及方案论证阶段。
五、申请单位现有工作基础和条件
1、单位基本情况及企业发展思路
单位名称：
渤海船舶重工有限责任公司
地址：
辽宁省葫芦岛市龙港区锦葫路132号
注册时间：
2001年7月16日
注册资金：
147920万元
登记注册类型：
有限责任公司
企业发展思路：
⑴研发并逐步积累大型、高技术附加值船型，并向深海海洋工程迈进。
⑵以缩短船台周期为牵动，加快建造速度。
⑶建立总装厂准流水线式造船模式，提高分段供给能力，突破扩能瓶颈。
⑷深化生产设计
2、研究开发能力
（1）申报单位概况
渤海船舶重工有限责任公司是国家大型造船骨干企业，公司技术中心成立于1997年8月20日,并于2002年12月23日由国家经济贸易委员会、财政部、国家税务总局、海关总署联合审定，被确认为国家认定企业技术中心，是本项目的提出及主研单位，拥有雄厚的产品研发、设计、建造工艺、检测技术能力，具有国内一流的产品设计、研发手段和设计测量人员，所属各专业实验室分别通过国防科工委、国家实验室认可委的评审认可，具有完善的项目研究开发的条件和能力。
几年来，技术中心的技术创新工作取得了很大的进展，基层技术小组创新能力逐步提高，技术创新活动深入开展，申报技术创新奖44项，申报智力成果86项，哈尔滨工业大学分中心、大连理工大学分中心、博士后科研工作站的建设工作积极展开、稳步推进，处于具体业务运行阶段，已开展了大量科研工作；公司技术中心制订了《技术创新基金管理办法》、《知识产权管理办法》、《论证（评估）工作条例》及《科研管理工作规定》等技术创新工作标准，作为科技工作的制度保证；公司计量检测部门长期从事产品的检测任务，具有很强的产品检测能力和积累了丰富的检测经验，这些为该项目的实施提供了有利的制度保障。
技术中心现有职工500人，其中具有高级职称87人，中级职称118人，初级职称158人，承担着船舶科研开发任务，整体技术水平达到了国内先进。
通过完善设计、工艺、生产一体化信息设计系统，解决了束缚技术设计、生产设计和施工部门间衔接的技术瓶颈，规范了造船的先进设计技术，为提高产品质量、缩短建造周期直到了关键作用。
为适应新产品建造而投资引进和研制的新装备，为现代化、机械化造船奠定了坚实的基础。
（2）合作单位概况：
大连海事大学为国家重点建设的“211工程”高等院校，学校设有33个本科专业、56个硕士点、12个二级学科博士点和1个一级学科博士点，二个国家重点学科。
拥有工商管理硕士（MBA）、公共管理硕士（MPA）、法律硕士（J.M）专业学位授予权及工程硕士、高校教师在职攻读硕士学位授予权。
现有在校生15000余人，现有职工2223人，其中大专以上人员1663人，研究开发人员1436人。
上年度科研经费额度为7300万元。
学校上年末总资产60600万元，总负债7，434万元，固定资产51，943万元，上年度总收入41，195万元，上年度交税总额94万元。
信誉等级AAA.。
3、财务支持
渤船重工将在人力、物力、财力方面给予该项目全力支持。
六、申请人基础条件
韩仁通，1982年毕业于沈阳化工学院，现任渤船重工技术中心工艺技术研究所所长，主管公司技改、科研、焊接工艺、化工工艺及工艺装备设计等工作，组建了知识产权办公室，筹划了企业技术创新体系，是公司业务水平高、管理能力强，德才兼备的主要领导之一。
熊木地，副教授，出站博士后，2000年9月毕业于中国科学院长春光学精密机械与物理研究所光学工程专业，获工学博士学位，2003年10月开始任大连海事大学信息学院光电信息技术研究室副教授。
主要从事高精度激光直写技术、光电检测与激光遥感技术、超精密测量技术领域的研究工作。
七、进度安排和实施方案
1、项目进度安排：
2006年11月-2006年12月：
系统硬件设计与开发；
2007年1月-2007年3月：
系统控制软件设计与开发；
2007年4月-2007年6月：
多色钢板缺陷识别软件开发；
2007年7月-2007年9月：
缺陷特征数据库和系统完善，
2、实施方案
本项目实施方案为：
产学研联合开发项目
八、预期成果
预期达到的技术性能指标和参数：
●能实现在线多色钢板缺陷检测；
●能对船用各色钢板缺陷进行检测，颜色包括：
深红、暗深红、蓝色、亮灰色、灰色、暗灰色；
●被检测钢板宽度可达4米；
●钢板检测运动速度可根据需要进行调整，其速度范围0-10米/分钟；
●可对多色钢板双面同时检测；
●缺陷点几何尺寸分辨力为1mm；
●缺陷识别率90%以上；
●系统缺陷特征数据库具有自学习扩充功能；
●能对多色钢板缺陷进行自动识别、报警和标识；
●系统具有抗振功能。
九、推广及应用前景
该项目的成功开发和应用，可大大提高造船流程的效率，降低生产成本，并可提高船用多色钢板的质量，即提高造船质量，并由此提高我国造船的国际竞争力。
以渤船重工为例，该检测设备若在我厂全面应用，每年可带来上千万的产值。
另一方面，依托本项目最终的研究成果开发成通用钢板表面缺陷设备，该设备可应用于钢铁行业、造船业、飞机制造业等，该设备国内市场容量达数千套，国际市场容量在几十万台以上，因此国内与国际市场规模巨大。
当市场培育成熟，相关成像器件的成本会越来越低，其在产品中所占比重较小，因此效益非常显著，并可为我公司形成一个具有国际竞争力的缺陷检测设备产品。
本项目所采用的关键技术较多，全部掌握后，将具有独立的知识产权，其相关产品市场竞争能力很强，且再生产成本低、技术含量高、产品市场规模大，产业化风险较小。
十、项目风险分析
早在二十世纪六十年代，涉及该项目的技术就已初步形成，随着社会进步，科技发展，相关技术越来越成熟。
同时，项目团队近年来一直从事光电检测仪器的研究工作，对开发高性能多色钢板表面缺陷实时检测系统积累了丰富的经验。
并已掌握了激光测量技术、光学设计技术、动态模式识别技术、图像去模糊技术、三维图像处理技术、三维图像绘制技术、图像压缩技术和多维运动合成技术，这些技术对于本项目来说是极其重要的，为本项目的顺利展开打下了很好的工作基础。
十一、经费概算及来源
1、投资估算及资金筹措
本项目预计总投资120万元，其中自筹70万元，申请资金50万元。
2、投资使用计划
序号
费用
金额（万）
备注
1
工业摄像机
20
申请经费
2
照明系统
2
申请经费
3
工业计算机
5
申请经费
4
其它设备仪器
4
申请经费
5
系统机械部分设计及制造
20
申请经费
6
各种试验用设备及器材
1
自筹
7
设计费
7
自筹
8
培训费
10
自筹
9
后期维护、升级
10
自筹
10
能源材料费
10
自筹
11
公务费
13
自筹
12
业务费
12
自筹
13
调研、评审验收费
14
自筹
14
不可预见费
2
自筹
多色宽幅钢板表面缺陷在线检测技术的研究
可行性研究报告
渤海船舶重工有限责任公司
2006年9月8日
项目摘要
在船舶制造过程中，毛坯钢板经过除锈与喷漆工序后，在进入切割工序之前须对钢板表面质量进行检测，分拣出不合格的钢板，进行特殊处理，分拣出合格的钢板进入下一道工序。
为此，公司为提高造船流程的效率，降低生产成本，降低工人劳动强度，特开展了多色宽幅钢板表面缺陷在线检测技术的研究。
该项目主要研究研究基于CCD高速成像，并采用新的图像处理和模式识别方法与技术将图像分为背景和目标两类，即将目标图谱进行分解，消除多色背景对目标识别的影响，提高缺陷识别率和识别速度。
该项目所采用的关键技术较多，全部掌握后，将具有独立的知识产权，其相关产品市场竞争能力很强，且再生产成本低、技术含量高、产品市场规模大，产业化风险较小。
二、项目提出的目的及意义
在船舶制造过程中，需要使用大量不同颜色的钢板板材，而板材表面质量优劣程度不仅影响船体表面的美观，而且最终影响船舶的抗腐蚀性、耐磨性和疲劳强度等性能。
船用钢板具有规格多（长、宽、厚变化频繁）、颜色丰富（近十种颜色）等特点，其缺陷一般包含麻点、剥落、结疤、表皮分层、裂纹、刻痕和气孔等。
目前，世界上发达国家的造船企业对多色钢板表面质量进行在线测量与控制，并在生产中取得了实际应用。
而国内造船企业一直沿用人工目视抽检的方法进行表面缺陷检测，并通过概率计算并参考检验员的经验数据得到钢板的综合质量评估，这种方法具有以下突出的缺点：
速度慢，检测双面时操作复杂，不能满足生产线对检测速度的要求；
抽检率低，易漏检，不能真实地反映板材的缺陷状况，给后道工序的正常进行造成障碍，有可能导致整批加工件重加工，甚至报废；
检测结果的一致性差，不同检验人员、不同光线条件起检验结果不同，造成检测的置信度低；
检测环境恶劣（噪声污染、粉尘以及油漆中的苯类挥发物，对检验员人身损害较大，从而分散检验人员的注意力，造成检测结果差错。
目前，钢板表面缺陷检测技术多采用机器视觉检测法，但由于船用多色钢板经打砂和喷漆工序处理后，导致图像背景复杂、反光率极低、信噪比小、缺陷目标小且形态差别大等缺点，采用经典的阈值分割技术，如类间方差法、最大熵法、最小误差法等，只能处理目标和背景的比例较大、信噪比较高的图像，但不能有效地将钢板表面缺陷目标分割出来。
从现有的技术水平看，现有图像处理和模式识别技术尚无法提供解决复杂的多色宽幅钢板表面缺陷在线识别问题所需技术手段。
我国在宽幅多色船用钢板表面缺陷在线识别技术的研究方面尚未
升级会员 