[发明专利]连铸坯低倍组织中心偏析缺陷的自动识别与评级方法有效
| 申请号： | 201811162804.6 | 申请日： | 2018-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN109191459B | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 孟红记;王健宇 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/13;G01N21/88;G06N3/08;G06T5/00;G06T5/30 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 李馨 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： |
本发明提供一种连铸坯低倍组织中心偏析缺陷的自动识别与评级方法，包括：S1：对连铸坯低倍组织的灰度图像进行预处理，包括畸变矫正、切割白色背景和滤波处理；S2：针对灰度图像水平方向 |
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| 搜索关键词： | 连铸坯低倍 组织 中心 偏析 缺陷 自动识别 评级 方法 | ||
【主权项】：
1.连铸坯低倍组织中心偏析缺陷的自动识别与评级方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：对连铸坯低倍组织的灰度图像进行预处理，包括畸变矫正、切割白色背景和滤波处理；S2：针对灰度图像水平方向![]()
的区域与竖直方向![]()
的区域重叠的中心区域，通过对灰度图像进行分割得到中心区域图像；S3：检测并标注中心区域图像对应的二值图像中的连通区域，通过边缘检测分别计算各个连通区域的长宽比，长宽比大于3的连通区域为裂纹区域，除裂纹区域外的连通区域为疑似中心偏析区域，将连通区域中的疑似中心偏析区域与裂纹区域分割开来；S4：对疑似中心偏析区域进行特征提取，识别中心偏析区域并去除干扰区域；用于区别中心偏析区域与干扰区域的特征包括圆形性、目标与背景的灰度均值的差值、目标灰度标准差、目标平均梯度和目标边缘梯度，其中，中心偏析区域的圆形性小于3、目标与背景的灰度均值的差值小于‑50、目标灰度标准差大于10、目标平均梯度大于10、目标边缘梯度大于20；S5：训练BP神经网络分类器模型，模型的输入为五个特征值，模型的输出为中心偏析识别结果，若识别结果为是，则对中心偏析区域进行评级。
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