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申请/专利权人：南京耘瞳科技有限公司
摘要：本发明公开了一种轧钢板表面缺陷检测方法，涉及轧钢板缺陷检测技术领域。该检测方法将高精度线阵扫描相机采集轧钢板表面的二维图像输入MaskR‑CNN的卷积神经网络检测模型中进行识别，得到图像上的缺陷类别和缺陷区域；将轧钢板表面的轮廓点云数据通过主成分分析法和RANSAC平面拟合算法识别缺陷点，并将缺陷点进行欧式聚类，获得轧钢板表面的缺陷定位；最后将识别出的二维图像的缺陷区域和缺陷定位的交集作为最终的缺陷位置。本发明的轧钢板表面缺陷检测方法降低了人工成本，并提高了缺陷检测的精度。
主权项：1.一种轧钢板表面缺陷检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：1通过高精度线阵扫描相机采集轧钢板表面的二维图像，并通过高精度线激光扫描设备对轧钢板表面进行扫描，获取轮廓点云数据；2将步骤1采集的二维图像进行图像去噪及直方图均衡化处理，得到预处理数据；3构建MaskR-CNN的卷积神经网络检测模型，并对MaskR-CNN的卷积神经网络检测模型进行训练，将步骤2得到的预处理数据输入训练好的MaskR-CNN的卷积神经网络检测模型中，识别二维图像上的缺陷类别和缺陷区域；4将步骤1获取的轮廓点云数据通过主成分分析法和RANSAC平面拟合算法识别缺陷点，并将缺陷点进行欧式聚类，获得轧钢板表面的缺陷定位；具体包括如下子步骤：4.1采用高精度线激光扫描仪对轧钢板表面进行扫描，获取轮廓点云数据；4.2通过主成分分析法计算每一个轮廓点的法线特征np，与基准法线Z＝0,0,1进行误差比较，将误差E超过阈值的轮廓点记为疑似缺陷点；4.3利用RANSAC平面拟合算法对轮廓点云数据进行平面拟合，去除拟合出的平面模型内的点云，保留剩余点云；4.4将疑似缺陷点和与剩余点云的交集作为缺陷点集合，对缺陷点集合进行欧氏聚类，获得轧钢板表面的缺陷定位；5将步骤3识别出的二维图像的缺陷区域和步骤4获得的缺陷定位的交集作为最终的缺陷位置。
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百度查询： 南京耘瞳科技有限公司 一种轧钢板表面缺陷检测方法
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