基于图像处理的连铸方坯低倍缺陷裂纹和缩孔的识别与评级的任务书.docx

基于图像处理的连铸方坯低倍缺陷裂纹和缩孔的识别与评级的任务书
任务书
一、任务背景
在连铸方坯生产过程中，方坯的质量直接影响到后续的加工工艺和产品质量。连铸方坯存在着各种各样的表面缺陷，其中低倍缺陷包括了表面裂纹和缩孔。这些缺陷会影响方坯的加工性能和强度，甚至会导致产品质量问题。因此，对连铸方坯的低倍缺陷进行精确的识别和评级，对于生产管理和产品质量的控制非常重要。
基于图像处理的技术应用于连铸方坯的表面缺陷识别和评级已经得到了广泛的应用。图像处理技术可以对方坯的表面图像进行处理，提取出其中的缺陷信息，进行缺陷检测和评级。这种方法具有速度快、精度高、自动化程度高等优点。因此，本次任务旨在研究基于图像处理的连铸方坯低倍缺陷裂纹和缩孔的识别与评级方法，提高连铸方坯生产质量。
二、任务要求
1.收集并整理图像数据
从实际连铸生产中获取一定数量的连铸方坯表面图像作为样本，图像应该包含各种不同类型的低倍缺陷，包括裂纹和缩孔。样本数量不少于1000张，每张样本应当标记缺陷位置和缺陷类型。
2.进行图像预处理和特征提取
根据实际需求对收集的图像数据进行预处理，包括灰度化、滤波、分割等操作，提取出关键的特征信息。可以采用一些机器学习中常用的特征提取算法，例如局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）等，以获取图像的特征向量。
3.构建缺陷识别模型
根据预处理后的特征信息，采用合适的模型构建缺陷识别模型。可以采用卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）等流行的算法进行构建，并通过训练和优化模型，构建出能够准确识别不同类型缺陷的模型。
4.实现缺陷评级
对于检测出来的缺陷，按照其尺寸、形状、位置等特性进行评级，评定缺陷的严重程度。可以采用一些常用的评级标准，例如等级法、面积法等。
5.编写识别和评级的算法
编写实现缺陷识别和评级的算法，能够自动化地进行图像的处理、特征提取、缺陷识别和评级等整个流程。
6.验证和测试算法的精度
选择一部分样本数据进行验证和测试，计算算法的准确率、召回率和F1值等评价指标，评估算法的精度。
三、参考文献
[1]刘硕.基于图像处理的铸坯表面缺陷检测与评级研究[J].机械设计与制造,2017(07):77-79.
[2]刘娟,苗长城,李春阳.基于动态二值化的铸铁表面缺陷检测[M].2017.
[3]ZhangS,ChangH,LvX,etal.Automaticsurfacedefectsdetectionofsteelslabsbasedonimprovedfuzzyclusteringandsaliencydetection[J].Measurement,2020:107881.
[4]ZhaoL,LiJ,LiuY,etal.AnindustrialinspectionsystemofsurfacedefectsonsteelslabbasedonimageprocessingandPDAtechnology[J].Optik,2016,127(1):50-54.
四、任务总结
本次任务要求对连铸方坯的低倍缺陷进行识别和评级，通过图像处理技术实现自动化识别和评级，提高生产管理和产品质量的控制水平。任务要求收集和整理图像数据、进行图像预处理和特征提取、构建缺陷识别模型、实现缺陷评级、编写算法并验证测试精度等环节。本次任务需要采用图像处理和机器学习等相关技术，需要认真研究相关文献，利用先进的算法与工具进行实现。