遗传模拟退火算法的纸张表面缺陷智能化检测

造纸工业的自动化生成过程中,不可避免的会使纸张出现各种表面缺陷,缺陷的存在严重影响到纸张的质量和纸产品生产的效率,因此对于纸张表面缺陷的智能化检测逐渐成为纸张生产领域研究热点。设计了一种基于遗传模拟退火算法的纸张表面缺陷检测与分类算法,首先对造纸厂生产线上工业相机采集的纸张图像进行预处理、纸张缺陷区域检测与提取,重点设计了遗传模拟退火算法的缺陷检测分类方案,经验证,所设计的遗传模拟退火算法得到的模型能够对边裂、黑斑、孔洞、褶皱、亮斑和划痕这六类纸病精确的辨识。缺陷的辨识率大于99.7%,完全满足纸张表面质量的检测要求。