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冷轧带钢缺陷表面形状恢复新算法
  • ISSN号:0367-6234
  • 期刊名称:《哈尔滨工业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP317.4[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室,哈尔滨150080
  • 相关基金:国家高新技术研究发展计划资助项目(2007AA041501); 国家重大科技专项课题(2009ZX04004-062); 哈尔滨工业大学科研创新基金资助(HIT.NSRIF.2009023)
中文摘要:

为改善冷轧带钢表面缺陷分类识别性能,提出基于从阴影恢复形状原理的表面缺陷三维重构算法.针对表面缺陷检测系统的光路设计,提出一种改进的Oren-Nayar漫反射模型,结合透视投影模型推导出相应的反射图方程,利用基于高阶Lax-Friedrichs汉密尔顿函数和牛顿迭代相结合的快速扫描算法完成了该方程的求解,实现表面缺陷三维信息的提取.利用合成图像和表面缺陷图像进行三维重构实验,结果表明该算法重构精度高,验证了改进光照模型的正确性.该三维重构算法能够有效地提取冷轧带钢表面缺陷三维信息,有助于提高表面缺陷分类识别性能.

英文摘要:

To improve the classification performance of cold rolling steel surface defect,a 3D reconstruction algorithm of surface defect is proposed based on shape from shading theory.A modified Oren-Nayar diffuse reflection model is presented according to the design of optical path for surface defect detection system,then corresponding reflection map equation is deduced with perspective projection model.The equation is solved by fast sweeping method based on high-order Lax-Friedrichs Hamilton function and Newton iteration,and finally the extraction of surface defect 3D information is realized.The 3D reconstruction experiments with synthetic image and surface defect image are carried out,and the results show that the reconstruction precision is high,the accuracy of modified illumination model is confirmed.The 3D information of cold rolling steel surface defect could be extracted effectively by this algorithm,which is helpful for improving the classification performance of surface defect.

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期刊信息
  • 《哈尔滨工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
  • 主办单位:哈尔滨工业大学
  • 主编:冷劲松
  • 地址:哈尔滨市南岗区西大直街92号
  • 邮编:150001
  • 邮箱:
  • 电话:0451-86403427 86414135
  • 国际标准刊号:ISSN:0367-6234
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1235/T
  • 邮发代号:14-67
  • 获奖情况:
  • 2000年获黑龙省科技期刊评比一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27329