基于图像处理的冷轧板形检测方法研究

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 冷轧带钢的板形特点

1.2.1主要板形缺陷形式

1.2.2 带钢平直度评价指标

1.3 板形检测国内外研究进展

1.3.1 接触式板形仪

1.3.2 非接触式板形仪

1.4本文研究内容

2 复杂工业环境下预处理方法

2.1 现场环境光处理

2.2 图像色彩空间

2.2.1 RGB色彩空间

2.2.2 灰度颜色空间

2.3 图像旋转与感兴趣区域提取

2.4 图像滤波

2.4.1 均值滤波

2.4.2 中值滤波

2.4.3 传统高斯滤波

2.4.4 双边高斯滤波

2.4.5 图像滤波算法比较分析

2.5 图像增强方法

2.5.1 直方图均衡化

2.5.2 对比度拉升

2.5.3 图像归一化过程

2.6 图像二值化

2.7 本章小结

3 边缘检测技术分析

3.1 Sobel算子

3.2 Roberts交叉微分算子

3.3 Prewitt算子

3.4 Laplacian算子

3.5 Canny算法

3.6 边缘检测算法比较分析

3.7 本章小结

4 线结构光中心提取算法

4.1 基于边缘检测结果的几何中心法

4.2 灰度最大值法

4.3 灰度重心法

4.3.1 全局灰度重心法

4.3.2 基于边缘检测结果的灰度重心法

4.4 算法比较分析

4.5 本章小结

5 冷轧带钢板形信息

5.1 计算带钢位置数据

5.2 计算激光宽度数据

5.3 计算板形信息

5.4 本章小结

6 实验数据验证及分析

6.1 实验数据现场显示

6.2 实验检测结果与实际板形对比

6.3 本章小结

7 总结与展望

致谢

参考文献