[发明专利]一种冷轧带钢表面质量的智能判定方法

权利要求书

1.一种冷轧带钢表面质量的智能判定方法，包括以下步骤：

a)将获得的任意缺陷信息汇总后，进行缺陷聚合，输出聚合后缺陷；所述缺陷聚合的方式为基于DBSCAN算法的密度聚合；所述缺陷聚合的过程具体为：

a1)生成任意缺陷与其周围的同类型缺陷的连通图，得到多个连通子图；所述连通图根据缺陷的边部距离限制、缺陷的长度阈值和宽度阈值进行限定，将同时满足上述边部距离限制、长度阈值和宽度阈值的缺陷生成连通图；

P_i，d＝min(P_i，L，width-P_i，L)＜d_th；

|P_i，L-P_j，R|≤宽度阈值；

|P_i，T-P_j，B|≤长度阈值；

其中，P_i代表任意缺陷信息，P_j代表任意缺陷相邻的同类型缺陷信息；L、R、T、B代表缺陷左、右、上、下四个位置，d代表缺陷位置距离边部的距离；d_th代表边部距离阈值；

a2)聚合多个连通子图的结果，得到密度聚合缺陷结果并基于DBSCAN算法输出，得到聚合后缺陷结果；所述基于DBSCAN算法输出的过程包括表面缺陷密度特征提取；所述表面缺陷密度特征提取的过程具体为：

以任意缺陷为中心框选出周围一定范围空间，同时对框选的范围进行网格切分，形成不同区域；

对每个区域统计计算区域内缺陷的总个数K_m，n与总面积，当总个数或总面积超过相应阈值时，则对该区域进行密度区域标记；

进一步根据区域中的密度统计，生成冷轧带钢表面缺陷密度特征；所述形成不同区域的过程具体为：

以一定的长度方向大小y_th及宽度方向大小x_th划分出不同的M×N区域；每个区域范围内缺陷集合为：

Δ_m，n＝{i|(m-1)x_th≤x_i≤mx_th，(n-1)y_th≤y_i≤ny_th}；

其中，i代表任意一个缺陷，0≤m≤M-1，0≤n≤N-1；所述密度区域标记包括超高密度样本、高密度样本以及低密度样本；

所述生成的冷轧带钢表面缺陷密度特征包括超高密度区域占比、高密度区域占比和低密度区域占比中的两种以上；

b)依据输出的聚合后缺陷对冷轧带钢表面质量进行判定。

2.根据权利要求1所述的智能判定方法，其特征在于，步骤a)中所述获得任意缺陷信息的方式为采用表面质量检测仪对冷轧带钢进行表面缺陷检测。

3.根据权利要求1所述的智能判定方法，其特征在于，步骤a)中所述汇总的任意缺陷信息包括基础分类器对缺陷进行的初次分类结果、缺陷在表面的相对位置和缺陷的长宽。

4.根据权利要求1所述的智能判定方法，其特征在于，步骤b)中所述判定的方式为人工检查判定或机器检查判定。