[发明专利]一种建立在线表面质量检测系统缺陷库的方法有效

专利信息
申请号: 201210096427.7 申请日: 2012-04-01
公开(公告)号: CN102637258A 公开(公告)日: 2012-08-15
发明(设计)人: 刘金东;于顺兵;孙海;石江 申请(专利权)人: 首钢总公司
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62
代理公司: 北京市德权律师事务所 11302 代理人: 刘丽君
地址: 100041 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种建立在线表面质量检测系统缺陷库的方法,在线表面质量检测系统采集带钢表面的缺陷图像,根据缺陷图像确定缺陷大类别;根据缺陷图像确定缺陷大类别的基本缺陷特征,根据基本缺陷特征对每一个缺陷大类别确定两个以上的缺陷小类别,采集两张以上的缺陷图像作为缺陷小类别的样本图像,建立初级缺陷库,在线表面质量检测系统的学习分类器对初级缺陷库进行学习分析,验证缺陷小类别的样本图像质量,删除缺陷小类别中不合格样本图像,增加缺陷小类别中的合格样本图像,继续验证后达到实际检测水平即可。本发明提高在线表面质量检测系统缺陷识别正确率,为质检人员提供准确的质量信息。
搜索关键词: 一种 建立 在线 表面 质量 检测 系统 缺陷 方法
【主权项】:
一种建立在线表面质量检测系统缺陷库的方法,其特征在于,包括如下步骤:A在线表面质量检测系统采集带钢表面的缺陷图像,根据所述缺陷图像确定缺陷大类别;B根据所述缺陷图像确定所述缺陷大类别的基本缺陷特征,根据所述基本缺陷特征对每一个所述缺陷大类别确定两个以上的缺陷小类别;C采集两张以上的所述缺陷图像作为所述缺陷小类别的样本图像,建立初级缺陷库;D所述在线表面质量检测系统的学习分类器对所述初级缺陷库进行学习分析,并将所述初级缺陷库内的所述缺陷大类别和所述缺陷小类别存入所述在线表面检测系统的数据库内,所述学习分类器学习结束后,所述学习分类器验证所述缺陷小类别的样本图像质量,删除所述缺陷小类别中不合格样本图像,增加所述缺陷小类别中的合格样本图像,所述学习分类器继续验证所述在线表面质量检测系统的调整后的缺陷数据库,达到实际检测水平即可。
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