基于拓扑知觉理论的带钢表面缺陷视觉快速感知计算

项目名称： 基于拓扑知觉理论的带钢表面缺陷视觉快速感知计算

项目编号： No.61403119

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 刘坤

作者单位： 河北工业大学

项目金额： 26万元

中文摘要： 基于视觉信息的高速生产线带钢表面质量检测是当前先进冶金制造领域的关键技术问题，但在缺陷检测精度、缺陷模式特征自动选择、样本训练集规模及数据实时吞吐量等方面依然存在很多问题。因此，本项目拟开展以下研究：一、根据带钢缺陷整体呈现形式的非均匀性与非高斯性等特征提出信息熵-图割目标提取方法，实现缺陷信息的精密定位与实时获取；二、针对带钢表面各类缺陷呈现几何结构不固定、纹理分布不规则等随机性分布特点，提出基于拓扑编码的视觉单词模型，进行带钢表面缺陷视觉特征的自动选择与提取；三、针对缺陷样本训练集规模不足及缺陷数据分布不平衡的问题，提出一种基于拓扑不变性的随机游走核匹配算法，实现高速运动下热轧带钢表面缺陷类型的实时判别。本项目不仅对于提升高能耗钢铁产业的科技附加值、促进企业转型具有重要的推动作用，也为机器人在复杂工业环境下检测与识别高速运动目标提供了理论基础。

中文关键词： 缺陷检测；特征提取；目标识别；视觉词袋模型；拓扑编码

英文摘要： The strip surface quality inspection based on the visual information on high-speed production line is the key technical issue in current advanced metallurgical manufacture industry, but there are still some problems about the accuracy of the defect de

英文关键词： defect detection；feature extraction；object recognition；Bag-of-Visual-Words model；topological encode