Abstract-Continuous gjutning är en mycket effektiv process som används för att producera större delen av världens stålproduktionstonnage, men kan orsaka sprickor i den halvfärdiga stålproduktens produktion. Dessa sprickor kan orsaka problem längre ner i produktionskedjan och upptäcka dem tidigt i processen skulle undvika onödig och kostsam bearbetning av de defekta varorna. För att ett system för upptäckt av sprickor ska accepteras inom industrin måste dock falsk upptäckt av sprickor i icke-defekta varor undvikas. Detta kompliceras ytterligare av förekomsten av skalor; ett sprött, ofta sprucket, toppskikt som härrör från gjutprocessen. Vi presenterar ett tillvägagångssätt för ett automatiserat on-line system för upptäckt av sprickor, baserat på 3D-profildata för stålplattors ytor, med användning av morfologisk bildbehandling och statistisk klassificering genom logistisk regression. Den initiala segmenteringen extraherar framgångsrikt 80 % av den spricklängd som finns i data, samtidigt som de flesta potentiella pseudo-defekter kastas (icke-defekta ytegenskaper som liknar defekter). Den efterföljande statistiska klassificeringen individuellt har en crackdetektionsnoggrannhet på över 80 % (med avseende på den totala segmenterade cracklängden), samtidigt som alla kvarvarande manuellt identifierade pseudodefekter kastas. Att ta hänsyn till mer tvetydiga regioner ger en i värsta fall falsk klassificering på 131 mm inom den 30 600 mm långa sekvensen av 150 mm breda regioner som används som valideringsdata. Det kombinerade systemet identifierar framgångsrikt över 70 % av den manuellt identifierade (oambikuösa) spricklängden, samtidigt som det endast saknas ett fåtal crackregioner som innehåller korta cracksegment. Resultaten ger bevis för ett fullständigt automatiserat system för upptäckt av sprickor baserat på den metod som presenteras.
I REF presenteras en radig bildmorfologibaserad sprickdetektering för stålplattor, där över 80 % av sprickorna klassificeras av det automatiserade online-detekteringssystemet.
Morphology-Based Crack Detection for Steel Slabs
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'journal': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}