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硅钢酸洗-冷连轧系统中表面缺陷识别方法研究
引用本文:甘胜丰,孙林,雷维新,曹阳,刘广益.硅钢酸洗-冷连轧系统中表面缺陷识别方法研究[J].机械设计与制造,2009(9).
作者姓名:甘胜丰  孙林  雷维新  曹阳  刘广益
作者单位:1. 中国地质大学(武汉)机械与电子信息工程学院,武汉,430074
2. 武汉钢铁(集团)公司,武汉,430083
基金项目:湖北省自然科学基金资助项目 
摘    要:针对硅钢酸洗-冷连轧生产过程中钢带表面缺陷的特点,在提取钢带图像低层属性特征的基础上,采用决策树、SVM、BP神经网络等不同的模式识别方法对钢带表面缺陷进行分类研究,试验过程包含训练集与测试集的收集、特征提取、机器学习与分类、结果分析.该研究以提高硅钢冷轧生产过程的自动化水平为目标,依据试验结果提出缺陷识别的优化方法,并应用于武钢硅钢冷轧生产线,提高了自动化水平.

关 键 词:酸轧硅钢钢带  表面缺陷识别  决策树  支持向量机  BP神经网络

Research of cold-rolled silicon strip surface defect detection method in pickling-CC rolling system
GAN Sheng-feng,SUN Lin,LEI Wei-xin,CAO Yang,LIU Guang-yi.Research of cold-rolled silicon strip surface defect detection method in pickling-CC rolling system[J].Machinery Design & Manufacture,2009(9).
Authors:GAN Sheng-feng  SUN Lin  LEI Wei-xin  CAO Yang  LIU Guang-yi
Affiliation:1China University of Geosciences;Machinery and Electronic and Information Engineering College;Wuhan 430074;China;2Wuhan Iron and Steel Company Limited;Wuhan 430083;China
Abstract:
Keywords:Pickling-CC rolling  Surface defect detection  Decision tree  Support vector machine  BP-Neural network  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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