[发明专利]一种冷轧带钢表面缺陷原因分析方法及系统

摘要

本发明涉及一种冷轧带钢表面缺陷原因分析系统，包括实时缺陷图像输入单元、缺陷原因匹配单元、输入单元、缺陷原因输出单元和基于学习向量量化神经网络的缺陷原因特征知识库，实时缺陷图像输入单元、缺陷原因输出单元和缺陷原因特征知识库均与缺陷原因匹配单元电连接，缺陷原因特征知识库、缺陷原因输出单元和所述缺陷原因匹配单元均与输入单元电连接。本发明通过隐藏于专家头脑中的经验型缺陷原因知识建立缺陷原因特征库，当输入实时图像信息时，能实时显示缺陷原因匹配结果。系统运行速度快，且精度高、效率高、实时性强、实用性强，操作简单，大大提高了生产效率，降低缺陷率和生产成本。

主权项

一种冷轧带钢表面缺陷原因分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：组建基于学习向量量化神经网络的缺陷原因特征知识库；步骤2：实时缺陷图像输入单元采集实时缺陷图像，并将所述实时缺陷图像发送到缺陷原因匹配单元；步骤3：所述缺陷原因匹配单元通过缺陷图像特征提取法提取出所述实时缺陷图像的缺陷图像特征向量，然后通过学习向量量化神经网络在所述缺陷原因特征知识库中匹配出与所述实时缺陷图像的缺陷图像特征向量相对应的缺陷原因，并将所述缺陷原因发送到缺陷原因输出单元；步骤4：所述缺陷原因输出单元通过输入单元将所述缺陷原因进行显示；所述步骤1具体包括以下步骤：步骤1.1：通过输入单元将缺陷原因知识输入到所述缺陷原因特征知识库；步骤1.2：通过输入单元将缺陷图像输入到所述缺陷原因特征知识库，并通过缺陷图像特征提取法提取出所述缺陷图像的缺陷图像特征向量；步骤1.3：缺陷原因特征训练单元通过学习向量量化神经网络和matlab工具对输入的所述缺陷原因知识和缺陷图像特征向量进行训练，得到所述缺陷原因知识与所述缺陷图像特征向量的映射关系，并将所述映射关系发送到原因特征共享编码单元；步骤1.4：所述原因特征共享编码单元对所述映射关系进行编码，并将编码结果发送到数据库单元；步骤1.5：所述数据库单元存储所述编码结果。