基于阈值法的带钢表面缺陷图像脉冲噪声去除

在板带钢表面缺陷图像脉冲噪声去除的研究中,结合脉冲噪声的特点以及带钢表面缺陷图像的特点,提出了一种基于阈值的开关中值滤波方法.该方法通过设定阈值判断滤波窗口中心像素点是否为噪声点,并对噪声点进行中值滤波.通过大量的仿真实验证明该方法简单可行,在噪声去除和保护细节方面都取得了明显优于传统滤波方法的效果,而且在噪声污染不太大的情况下具有普遍适用性,有一定的工程应用价值,且研究过程也体现了对图像进行考察的重要性.     

带钢缺陷图像局域方差相异度的融合规则研究

当前应用在带钢表面缺陷图像的基于单个系数点的融合规则和基于区域系数特征的融合规则存在片面性、容易使融合图像失真等问题.针对以上问题,给出了一种新的融合规则.该融合规则在对小波分解后的高频子带进行融合时,充分考虑待融合图像的局域方差的相异度,并利用阈值来选择合适的融合规则.实验结果表明,该方法可以更好地保留图像的细节特征...     

融合多层级特征的弱监督钢板表面缺陷检测算法

由于缺少实例级标签,使得深度神经网络在工业表面检测领域的应用受到了限制.为解决这一问题,本文面向实际的热轧钢板表面缺陷检测任务,提出基于弱监督学习的缺陷检测网络,该网络引入类激活映射模型,使用容易获取的图像级标签进行模型训练,进行钢板表面的缺陷检测.为了进一步提升检测精度和克服类激活映射模型原有的缺点,本文采用性能更优的残差网络作为主干网络进行特征提取,并提出了多层级特征融合网络进行类激活图的生成,来获取更多的细节信息和更准确的目标激活区域.通过在公开缺陷数据集NEU-CLS上进行实验,结果表明本文提出的方法能够在标签不完备的情况下进行缺陷检测任务,并取得0.68%分类错误率和17.75%定位错误率,胜过其他同类的方法.     

基于像素自适应邻域的纹理合成方法

针对传统像素点的纹理合成方法普遍存在对纹理样本适用范围比较窄的问题,提出了一种可以自动确定最佳匹配像素邻域大小的纹理合成方法.首先,利用方块编码原理提取样本纹理元,通过纹理元来确定最佳匹配像素邻域;然后,在像素匹配阶段,对像素匹配准则进行改进.通过比较样本像素和目标像素邻域的均值和方差来确定邻域的相似度,最终选择最优的合成像素.对比实验表明,该方法不仅有良好的合成效果,而且具有较广的适用范围,可以作为一种通用性的纹理合成方法.     

基于一维卷积的生产线冷态重轨表面缺陷快速检测

采用直观、高效的基于机器视觉的检测方式对生产线冷态重轨表面缺陷进行自动化检测.以彩色双目线阵相机作为采集传感器获取深度信息和RGB信息.深度信息用于缺陷快速检测，RGB信息及深度信息用于缺陷分割.然后，提出一个基于一维卷积网络的深度网络用于缺陷快速检测.该网络主要包括基于一维卷积网络的特征提取器，由全连接层和Dropout层组成的分类器，以及加入尺寸先验的滤波器.为了验证所提出的网络性能，本文搭建了数据采集平台并对重轨样件进行了数据采集.实验结果表明，本文的快速检测网络在采集的数据上缺陷级检测率为100%，误检率为35%，优于对比网络.