[发明专利]一种冷轧带钢表面缺陷在线检测方法以及检测系统在审
| 申请号： | 201711224806.9 | 申请日： | 2017-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN108021938A | 公开（公告）日： | 2018-05-11 |
| 发明（设计）人： | 夏志;何涛 | 申请（专利权）人： | 中冶南方工程技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G01N21/88 |
| 代理公司： | 北京汇泽知识产权代理有限公司 11228 | 代理人： | 程殿军;张瑾 |
| 地址： | 430223 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及冷轧带钢表面缺陷检测技术领域，提供了一种冷轧带钢表面缺陷在线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、利用光线照射冷轧带钢，接收冷轧带钢所反射的图像；步骤S2、对所述图像进行预处理；步骤S3、构建冷轧带钢表面缺陷检测深度学习网络，利用所述冷轧带钢缺陷检测深度学习网络提取所述缺陷图像的缺陷特征，并识别所述缺陷特征的缺陷种类；步骤S4、根据所述缺陷种类、严重程度、所述缺陷特征的数量以及分布情况判定冷轧带钢的质量等级。本发明提供的冷轧带钢表面缺陷在线检测方法可以快速识别冷轧带钢表面缺陷的本质的缺陷种类，适应性好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 冷轧 带钢 表面 缺陷 在线 检测 方法 以及 系统 | ||
【主权项】：
1.一种冷轧带钢表面缺陷在线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、利用光线照射冷轧带钢，接收冷轧带钢所反射的缺陷图像；步骤S2、对所述缺陷图像进行预处理；步骤S3、构建冷轧带钢表面缺陷检测深度学习网络，利用所述冷轧带钢缺陷检测深度学习网络提取所述缺陷图像的缺陷特征，并识别所述缺陷特征的缺陷种类；步骤S4、根据所述缺陷种类、严重程度、所述缺陷特征的数量以及分布情况判定冷轧带钢的质量等级。
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