机械工程学报
機械工程學報
궤계공정학보
CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
2013年
22期
34-40
,共7页
徐科%宋敏%杨朝霖%周鹏
徐科%宋敏%楊朝霖%週鵬
서과%송민%양조림%주붕
隐马尔可夫树模型%图像分割%热轧带钢%表面检测
隱馬爾可伕樹模型%圖像分割%熱軋帶鋼%錶麵檢測
은마이가부수모형%도상분할%열알대강%표면검측
Hidden Markov tree model%Image segmentation%Hot-rolled steel strip%Surface inspection
通过图像分割算法寻找由缺陷组成的可疑区域是热轧带钢表面缺陷在线检测与识别的关键.将热轧带钢表面图像分为“背景”和“缺陷”两大类,采用隐马尔可夫树(Hidden Markovtree,HMT)模型分别建模并实现多尺度缺陷分割.将不同类别的缺陷用同一个“缺陷模型”来表示,可以降低算法复杂度.HMT模型对带钢表面常见缺陷的分割正确率达到94.4％,分割错误率为18.8％.针对HMT模型得到的细尺度分割结果中分割错误率较高问题,引入基于环境的多尺度融合方法(Context-adaptive hidden Markov tree,CAHMT),将不同尺度的分割结果融合,大幅降低细尺度分割的分割错误率,达到3.7％.
通過圖像分割算法尋找由缺陷組成的可疑區域是熱軋帶鋼錶麵缺陷在線檢測與識彆的關鍵.將熱軋帶鋼錶麵圖像分為“揹景”和“缺陷”兩大類,採用隱馬爾可伕樹(Hidden Markovtree,HMT)模型分彆建模併實現多呎度缺陷分割.將不同類彆的缺陷用同一箇“缺陷模型”來錶示,可以降低算法複雜度.HMT模型對帶鋼錶麵常見缺陷的分割正確率達到94.4％,分割錯誤率為18.8％.針對HMT模型得到的細呎度分割結果中分割錯誤率較高問題,引入基于環境的多呎度融閤方法(Context-adaptive hidden Markov tree,CAHMT),將不同呎度的分割結果融閤,大幅降低細呎度分割的分割錯誤率,達到3.7％.
통과도상분할산법심조유결함조성적가의구역시열알대강표면결함재선검측여식별적관건.장열알대강표면도상분위“배경”화“결함”량대류,채용은마이가부수(Hidden Markovtree,HMT)모형분별건모병실현다척도결함분할.장불동유별적결함용동일개“결함모형”래표시,가이강저산법복잡도.HMT모형대대강표면상견결함적분할정학솔체도94.4％,분할착오솔위18.8％.침대HMT모형득도적세척도분할결과중분할착오솔교고문제,인입기우배경적다척도융합방법(Context-adaptive hidden Markov tree,CAHMT),장불동척도적분할결과융합,대폭강저세척도분할적분할착오솔,체도3.7％.
