中南大学知识产权中心

针对连铸、热连轧、冷轧、退火等生产线相关产品存在表面缺陷导致产品质量下降的问题，提出了机器视觉工业检测技术，研制了板带钢表面缺陷在线检测设备。在生产过程中能有效监控热轧带钢表面质量、及时定位识别表面缺陷类型、溯源缺陷产因。
利用嵌入式软硬件协同设计技术，建立了硬件可重构计算的自动光学检测仪器架构；利用自动光学检测技术，去除吹扫冷却阶段出现的类雨层伪缺陷，消除恶性光照导致的图像局部高光和阴影，定位识别形态多变的缺陷，发布业内首个热轧带钢表面原始图像公开缺陷数据集，并设计了热轧带钢表面质量在线监测管理系统软件，突破了在复杂工业环境下热轧带钢表面缺陷在线检测的技术瓶颈。
提供了一种模拟实际生产线采集图像的类热轧生产线图像模拟采集方法及系统，可在实际生产线上调试部署协调难的情况下加速系统部署应用与验证；提供了一种实现图像增强又能保留细节信息的图像预处理方法，实现恶性光照图像增强，消除图像高光阴影对缺陷识别的影响，提高实时检测准确率；供了一种消除混杂伪缺陷影响的类雨层去除方法，完成从混有伪缺陷图像到清晰图像的逐阶段学习生成，实现伪缺陷高效鲁棒去除，提高后续处理精度；提供了一种FPGA片上算法硬件加速核心技术，实现表面缺陷检测算法片上移植和硬件加速；提供了一种快速高效的二层级检测识别方法与系统，保证有缺陷的图像在FPGA板卡硬件加速算法部分被检测出，识别部分只对有缺陷的图像进行定位识别，提升计算效率和缺陷识别速度；提供了一种精准定位识别缺陷的分类方法，实现同一类型特征差距大，不同类型特征差距小的缺陷精准定位识别，提高缺陷识别准确率。