缺陷檢測圖像處理在鋼鐵生產(chǎn)中的應用實例主要包括鋼鐵平面焊接缺陷檢測、鑄鋼缺陷檢測、廢鋼智能檢判系統(tǒng)以及帶鋼缺陷檢測。

1. 鋼鐵平面焊接缺陷檢測：

應用場景：鋼鐵企業(yè)對生產(chǎn)的鋼鐵進行缺陷檢查，保證鋼鐵產(chǎn)品質(zhì)量。

技術手段：借助卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法和U-Net結構，準確檢測出鋼鐵平面的焊接故障，并評估其嚴重程度。

2. 鑄鋼缺陷檢測：

應用背景：在2019年Kaggle競賽中的一個案例研究，目標是使用圖像處理技術檢測和分類鋼鐵制造中的缺陷。

技術實現(xiàn)：通過探索性數(shù)據(jù)分析、圖像細分和使用如U-Net的深度學習模型，對圖像進行多類分類和分割，以提高鋼鐵生產(chǎn)的效率。

3. 廢鋼智能檢判系統(tǒng)：

應用目的：實現(xiàn)自動化數(shù)據(jù)采集與精準化數(shù)據(jù)管理，輔助人工進行廢鋼的判級和不合格料的識別。

技術特點：應用深度圖像識別技術，可識別各種不同級別廢鋼的比例，并給出定價和雜質(zhì)重量，以及提供密閉件油污件報警。

4. 帶鋼缺陷檢測：

應用場景：針對帶鋼表面缺陷進行檢測，提高系統(tǒng)的利用率和可靠性。

技術方案：基于OpenCV數(shù)字圖像處理技術，提出角點檢測來判定用分類器判定缺陷圖像是否有水和分類存儲的方法，對有水的缺陷圖像進行及時處理。

還有凱基特鋼板表面缺陷在線視覺檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于機器視覺技術，具有高速、高精度的新型感光技術，采用深度學習CV的自學習技術，滿足金屬工業(yè)嚴格檢測要求，提高成材率，避免缺陷造成的不合格產(chǎn)品出廠。