面向金属板表面非完整信息目标的识别方法研究

项目名称： 面向金属板表面非完整信息目标的识别方法研究

项目编号： No.51374063

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 矿业工程

项目作者： 颜云辉

作者单位： 东北大学

项目金额： 80万元

中文摘要： 机器视觉检测技术作为一种综合运用图像处理、光学、模式识别、人工智能等技术的非接触无损检测法，其实时高效、特别适用于自动化生产线上的在线实时检测、易于实现智能化的特点，已成为当前表面检测领域的研究热点。然而，在图像信息获取过程中，由于诸多因素的影响不可避免地使所得到的图像信息中会产生诸如：目标被干扰因素淹没、被其他目标部分遮挡、局部模糊、以及有效特征信息缺失等问题，进而导致目标信息不完整，从而影响了目标识别与分类的准确性。针对这些问题，本项目拟采取鲁棒性特征提取与多特征组合学习方法、全局信息与局部信息融合的混合可变模型，以及多源信息协同采集与整合的研究思路，寻求解决金属板表面缺陷检测中的非完整信息目标识别问题的有效方法，探索一种非完整信息目标识别模型的构建方法。其研究成果对相关领域的研究，如指纹识别等也具有极为重要的应用价值。

中文关键词： 缺陷检测；特征提取；模式识别；信息融合；

英文摘要： The machine vision (MV) inspection technology, as a comprehensive use of image processing, optical, pattern recognition, artificial intelligence technology, is a non-contact nondestructive detection with real time and high efficiency, especially suitable

英文关键词： Defect Detection；Feature Extraction；Pattern Recognition；Information Fusion；