PCNN与FCM结合的钢带表面缺陷检测算法

"基于PCNN和FCM的钢带表面缺陷检测" 在当前的工业生产中，金属钢带因其广泛的应用于机械制造、汽车、造船、航空航天等领域，成为了不可或缺的原材料。然而，由于复杂的生产环境和工艺，钢带表面容易出现夹杂、氧化铁皮压入、斑迹、辊印、擦伤等缺陷。这些缺陷如果未被及时发现和处理，可能影响最终产品的质量和使用寿命，甚至导致产品降级或报废。因此，钢带表面缺陷的检测至关重要，具有重大的经济价值。 传统的检测方法主要依赖大型自动化设备，但这类设备成本高昂、误检率较高，并且对安装环境有较高要求。随着计算机技术的发展，机器视觉成为了一种更为经济有效的解决方案。尽管国内外学者已经提出了多种基于图像处理的钢带表面缺陷检测算法，例如统计学习背景模型、神经网络算法、基于9'B+"和?CDE的检测算法以及小波分解和神经网络的算法，但这些方法要么需要人工设置阈值，自适应能力有限，要么需要大量模型训练，或是对噪声抑制效果不佳，大多仍停留在理论研究阶段。 针对这些问题，本文提出了一种结合耦合神经网络（PCNN）和模糊C-均值（FCM）的快速缺陷检测算法。首先，通过有效性指数计算来确定聚类中心，这有助于准确地识别图像中的特征点。然后，利用PCNN的最短路径法寻找目标函数的极小值矩阵，PCNN模型因为其无需预先训练的特点，能有效地处理复杂的图像信息。最后，将得到的极小值矩阵应用到改进的FCM聚类算法中，实现对缺陷区域的精准分割。 PCNN，即耦合脉冲神经网络，由N$OP'&等人在上世纪九十年代提出，是一种不需要预先训练的第三代人工智能神经网络。其核心在于神经元之间的脉冲触发耦合，使得网络可以动态响应输入信息。PCNN的神经元由接收域、调制域和脉冲产生域三部分构成，能够有效地处理不同类型的输入信号。 在实际应用中，通过本文提出的算法，钢带表面缺陷能够被快速而准确地检测出来，实验结果显示，该算法的检测正确率超过了95%，并且运算速度较快，显示出良好的实用性。与传统方法相比，该算法具有更高的检测效率和准确性，有望在实际生产中替代现有的检测手段，提高钢带表面缺陷检测的自动化水平和质量。