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[发明专利]基于人工智能的钢卷松卷自动检测方法和装置-CN202110871963.9在审
发明人：王沈阳 -专利权人： 江苏苏桥焊材有限公司
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工智能的钢卷松卷自动检测方法和装置，所述方法包括：获取所述钢卷的端部图像；对所述端部图像进行处理，获取只包含钢卷的图像；对只包含钢卷的图像进行分析，得到表示钢卷最大松卷度的主方向和所述主方向上的区间最小差值序列；根据所述主方向上的区间最小差值序列，获取所述钢卷的松卷度。本发明能够对钢卷松卷度的自动判断，解决了人为判断钢卷松卷度带来的人为误差，提高了钢卷松卷的检测准确度。
基于人工智能钢卷松卷自动检测方法装置

[发明专利]基于人工智能的带钢红锈缺陷检测方法-CN202110860259.3在审
发明人：王沈阳 -专利权人： 江苏苏桥焊材有限公司
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于人工智能的带钢红锈缺陷检测方法，其是通过采集带钢的RGB图像，并去除背景，得到图像的感兴趣区域，并对该感兴趣区域进行灰度化处理得到通道R、G、B的灰度图，利用灰度共生矩阵法提取通道R的纹理特征，得到该通道的灰度图质量指标，同时获取该通道的灰度差异图，根据灰度图质量指标和灰度差异图，获取单通道的红锈灰度特征图，并对该特征图的像素点进行聚类，得到连通域，并得到连通域的面积以及对比度特征均值；将面积、对比度特征均值以及对应的像素点的值构成特征矩阵，作为分类器的输入，输出红锈灰度图的缺陷程度；即本发明能够更准确地得到反应红锈缺陷的特征图，进而使得红锈缺陷预测更加准确。
基于人工智能带钢缺陷检测方法