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    • 2. 发明授权
    • 一种特钢棒材表面缺陷多级联合检测方法及系统
    • CN113686878B
    • 2024-02-09
    • CN202111029890.5
    • 2021-09-03
    • 太原理工大学
    • 熊晓燕乔葳兰媛王晖董会杰韩晓红黄家海刘智飞
    • G01N21/88G06T7/00G06T5/77G06N3/0464G06N3/045G06N3/0475G06N3/094G06N3/084
    • 度。本发明提供一种特钢棒材表面缺陷多级联合检测方法及系统,属于智能检测领域,所述特钢棒材表面缺陷多级联合检测方法包括:采集待测棒材在当前检测状态参数下的当前帧表面图像,保证棒材缺陷检测的实时性,再根据第一检测网络,判断当前帧表面图像中是否存在缺陷;若当前帧表面图像中不存在缺陷,则将当前帧表面图像丢弃,继续采集待测棒材的下一帧表面图像;若当前帧表面图像中存在缺陷,则基于图像复原模型,根据当前检测状态参数,对表面图像进行复原,得到清晰图像;基于第二检测网络对(56)对比文件CN 112070728 A,2020.12.11郭培源,付扬.光电检测技术与应用.北京航空航天大学出版社,2015,(第978-7-5124-1772-4版),第113-115页.Zheng Liu;Xusheng Wang;XiongChen.Inception Dual Network for steelstrip defect detection.2019 IEEE 16thInternational Conference on Networking,Sensing and Control (ICNSC).2019,全文.贾照丽等.基于机器视觉的煤泥浮选状态识别系统研究.矿山机械.2013,第41卷(第5期),全文.乔葳.基于机器视觉的输送带运输物料双视点流量测量方法研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅰ辑.2018,全文.吴海滨;李梦楠;陈新兵;侯东旭;何涛.CCD高速线材测径仿真系统的设计.大气与环境光学学报.2020,(第02期),全文.张玉叶;周胜明;赵育良;王春歆.高速运动目标的运动模糊图像复原研究.红外与激光工程.2017,(第04期),全文.王晖,张基宏.图像边界检测的区域对比度模糊增强算法.电子学报.2000,(第01期),全文.郝平.基于机器视觉的快速动态检测研究与应用.兵器装备工程学报.2016,(第02期),全文.诸晓锋;吴开华.工件表面质量检测中高速图像采集技术研究.光学仪器.2015,(第04期),全文.王志星;乔铁柱.带式输送机胶带纵向撕裂双目视觉在线检测系统研究与设计.中国煤炭.2018,(第04期),全文.欧剑港.基于深度卷积神经网络的钢板表面缺陷在线检测算法研究《.中国优秀硕士学术论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》.2021,第9-10页、第五章.李永婷.基于机器视觉的旋压成形质量在线检测方法研究《.中国优秀硕士学术论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》.2020,第二章、第三章.