典型文献
热轧带钢表面缺陷特征提取方法综述
文献摘要：
热轧带钢是钢铁冶金领域的重要基础材料,自动视觉检测(automatic visual inspection,AVI)对确保其表面质量具有举足轻重的作用.热连轧生产线存在高温、粉尘、油渍、水雾、频繁震动等多类干扰,如何在此类复杂工业环境中提取紧致、稳定的表面缺陷特征是确保AVI检出率和可靠性的关键前提.通过回顾70多篇文献,聚焦轧制速度高且检测环境恶劣的板带钢产品——热轧带钢,对其表面缺陷特征提取方法进行了系统综述.根据算法流程,首先介绍了针对光照非理想、伪缺陷频发问题的图像预处理方法,然后从传统特征、深度特征提取两个方面开展了归纳总结工作,最后对表面缺陷特征提取对源图像质量提升、多层级特征提取、轻量模型构建、嵌入现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array,FPGA)加速方面给出了发展趋势展望.
文献关键词：
热轧带钢;表面缺陷;特征提取;图像预处理;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
苏姣姣;罗旗舞
作者机构：
中南大学自动化学院,湖南长沙410083
文献出处：
引用格式：
[1]苏姣姣;罗旗舞-.热轧带钢表面缺陷特征提取方法综述)[J].冶金自动化,2022(05):1-19
A类：
多层级特征提取
B类：
热轧带钢,带钢表面缺陷,表面缺陷特征提取,方法综述,钢铁冶金,金领,视觉检测,automatic,visual,inspection,AVI,表面质量,热连轧,生产线,粉尘,油渍,水雾,震动,杂工,工业环境,紧致,多篇,轧制速度,检测环境,环境恶劣,板带,系统综述,伪缺陷,发问,图像预处理,预处理方法,传统特征,深度特征提取,图像质量,轻量模型,现场可编程逻辑门阵列,field,programmable,gate,array,FPGA,发展趋势展望
AB值：
0.382625
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
