基于孪生网络的带钢表面周期性缺陷检测方法

摘要：

周期性缺陷作为热轧带钢生产过程中最常见、最重要的缺陷,其检测不能简单通过分类模型进行识别.首先从周期性缺陷的产生原因出发,总结出周期性缺陷的三大主要特征,即横向位置一致性、缺陷图像相似性和缺陷周期统一性;然后提出基于孪生网络的图像相似性检测方法,可通过三点实现周期性缺陷的快速判别;最后利用等距离差法拟合出缺陷的最佳周期,拟合精度可达±10 mm.将本文方法应用到实际生产现场中,周期性缺陷的检出率可达95％以上.

关键词：缺陷检测、孪生网络、周期拟合、图像相似性、等距离差法

所属期刊栏目：44

在线出版日期：2020-12-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：93-98