中文摘要：

针对钢铁产业智能生产与自动监控的迫切需求，研究和提出生产线场景复杂光照条件下钢坯在线检测识别的新理论和新方法。生产线场景条件下钢坯在线检测识别是我国钢铁产业对钢坯生产制造实现从炼钢到轧钢进行全过程自动监控和支支跟踪的前提。本项目分析生产场景条件下钢坯在线检测和识别过程中面临的场景复杂、光照变化、对比度低、字符信息淹没、字迹模糊、信息缺损等难点，将生物视觉注意机制引入到复杂场景条件下的钢坯检测和识别过程中。研究基于视觉注意机制的复杂背景抑制与空间多级滤波技术，研究复杂背景条件下基于目标视觉不变性和可分性判据的字符目标区域的分级定位方法，研究基于智能多代理者的字符切分方法，研究基于字符结构特征提取的智能仿生字符识别方法。解决生产线场景条件下目标字符信息自动检测识别算法的自适应性、鲁棒性、实时性与可应用性等关键科学技术问题，突破技术瓶颈，将新方法成功应用在钢铁产业生产线上，提高智能化生产水平。

结论摘要：

本项目主要研究了生产线场景复杂光照条件下钢坯在线检测识别的新理论和新方法。生产线场景条件下钢坯在线检测识别是钢铁产业实现钢坯生产从炼钢到轧钢进行全过程自动监控和支支跟踪的前提。针对生产场景条件下钢坯检测识别过程中遇到的场景复杂、光照变化、对比度低、字符信息淹没、字迹模糊、信息缺损等问题，本项目将生物视觉注意机制引入到复杂场景条件下的钢坯检测识别过程中。主要研究成果为研究和提出了基于视觉注意机制的复杂背景抑制与空间多级滤波技术，提出了一种基于图割理论的钢坯提取方法；研究了复杂背景条件下基于目标视觉不变性和可分性判据的字符目标区域的分级定位方法；提出了基于LoG边缘检测及零交叉点边缘测度的钢坯字符定位方法；研究和提出了基于智能多代理的字符切分方法；对基于字符结构特征提取的智能仿生字符识别方法进行了深入研究；提出了基于字符特征结构变换的电子显示识别方法。本项目解决了生产线场景条件下目标字符信息自动检测识别算法的自适应性、鲁棒性、实时性与可应用性等关键技术问题。建立了钢坯在线实时检测识别软件和硬件机器视觉系统，研制的钢坯检测识别机器视觉系统已安装在武钢重轨生产线上，进行了大量测试实验，取得了初步应用，提高钢坯生产线智能化水平。？？？