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申请/专利权人：博通精密科技(浙江)有限公司
摘要：本发明涉及图像数据处理的技术领域，公开一种基于图像处理的无缝钢管生产用质量分析系统及方法。本发明首先对无缝钢管图像使用平滑处理和改进的中值滤波预处理完成无缝钢管图像预处理；再使用最大类间方差法对预处理后的无缝钢管图像进行分割，使用Canny边缘检测算法和OPTiCS算法对缺陷区域进行筛选和提取；再提取处理后的无缝钢管图像的特征，输入到BP神经网络中进行训练后得到训练好的BP神经网络，识别无缝钢管缺陷类型，并基于大蔗鼠算法优化BP神经网络参数；最后定位无缝钢管缺陷位置，对无缝钢管生产质量进行综合评价。本发明通过识别无缝钢管缺陷实现无缝钢管的生产用质量分析，检测结果准确且客观。
主权项：1.一种基于图像处理的无缝钢管生产用质量分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取无缝钢管图像，建立待检测无缝钢管矩阵，对所述无缝钢管图像进行平滑处理和改进的中值滤波处理，对无缝钢管图像进行预处理后得到预处理后的无缝钢管矩阵和预处理后的无缝钢管图像；S2、通过划分预处理后的无缝钢管矩阵中灰度值的分布概率，使用最大类间方差法对预处理后的无缝钢管图像进行分割，再使用Canny边缘检测算法提取分割后的无缝钢管图像缺陷区域，基于OPTiCS算法对缺陷区域密度进行聚类，筛选出噪音像素点，得到处理后的无缝钢管图像；S3、提取处理后的无缝钢管图像的特征组成特征样本集，使用特征样本集对BP神经网络进行训练，并优化BP神经网络参数，直至BP神经网络收敛，得到训练好的BP神经网络；S4、获取需要评价的无缝钢管图像，通过练好的BP神经网络进行处理，得到需要评价的无缝钢管的缺陷类型；定位所述需要评价的无缝钢管的缺陷位置，结合所述需要评价的无缝钢管缺陷面积和缺陷数目，对所述需要评价的无缝钢管生产质量进行综合评价。
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权利要求：
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