六角管温度在线检测

　　有色金属行业和钢铁产业对金属薄板表层质量的需求愈来愈高。因为生产设备缘故、外部环镜等多种因素，六角管缺点在线监控系统软件伴随着金属薄板的普遍应用。金属薄板，如六角管、带钢在生产过程中非常容易造成各种各样缺点。缺陷的总数、类型、金属薄板的部位等决策家具板材的后期解决。工业化生产竞争激烈的如今的社会，商品表层无损检测技术做为一种产品品质把控的主要方式，已被广泛运用到工业化生产操作过程中。商品表层无损检测技术大概可分成两类，一类是依靠身体视觉识别系统的人力估测法，这类方法在初期的工业化生产或小规模的制造厂家中常见，缺陷取决于速度比较慢，高效率低，检测結果具备主观，取决于检测职工的工作经历;另一类则是运用视觉系统基础理论来完成的智能化的测试标准，这类方法具备检验高效率、运作速度更快、检测結果客观性等优势，随着计算机技术技术性、计算机视觉技术性和图象处理基础理论的迅速发展趋势，促进了该检验方式的精密度的提升。

　　文中完成了一种根据视觉检测系统的六角管表层缺点归类系统软件，提升了六角管表层问题的准确率。文中对于六角管表层缺点图片的特点，选用图象处理技术性及计算机视觉技术性，融合支持向量机完成了六角管表层问题的归类，关键开展了下列工作中：⑴六角管生产制造中多见缺点类型汇总;⑵六角管表层问题的预备处理算法设计与完成;⑶六角管表层问题的svm算法与挑选算法设计与完成;⑷SVM支撑点向量机)归类基本原理及其支持向量机算法设计与完成。六角管表层缺点归类中，可以获得缺点样版总数通常是有局限的支撑点向量机可以较好地解决判别分析归类问题。本课题研究自主创新之处就在于将支撑点向量机应用到六角管表层缺点归类当中，根据更改核函数来提升准确率。对六角管表层缺点归类系统软件中支持向量机的设计上干了很多实验，试着了较常用的支持向量机，根据比照，SVM支持向量机准确率*大。