湛江合金高压管

      发布者:hplcsktgy 发布时间:2023-03-04 19:19:16

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      本文实现了种基于机器视觉的q345e无缝管表面缺陷分类系统,提高了q345e无缝管表面缺陷的识别率。本文针对q345e无缝管表面缺陷图像的特征,采用图像处理技术及模式识别技术,结合分类器实现了q345e无缝管表面缺陷的分类,主要进行了以下工作:q345e无缝管好中常见缺陷类别总结;q345e无缝管表面缺陷的预处理算法设计与实现;q345e无缝管表面缺陷的特征提取与选择算法设计与实现;SVM支撑向量机)分类原理以及分类器算法设计与实现。q345e无缝管表面缺陷分类中,能够得到缺陷样本数量往往是有限的支撑向量机能够较好地解决小样本分类问题。本研究课题创新之处在于将支撑向量机运用到q345e无缝管表面缺陷分类之中,改变核函数来提高识别率。对q345e无缝管表面缺陷分类系统中分类器的设计上做了大量试验,尝试了常用的分类器,对比,SVM分类器识别率高。品质检验报告首先运用动态规划算法确定圆片在每种q345d无缝管中的排样方式;然后运用整数规划算法确定多q345d无缝管组合下料方案.计算结果表明,对于q345d无缝管使用张数无约束问题和有约束问题,文中算法生成的下料方案比文献中算法生成的下料方案,下料率分别提高了75%和38%.

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