点此下载——基于Adaboost改进算法的铸坯表面缺陷检测方法 摘要：针对钢铁铸坯表面检测及缺陷识别问题，从图像处理及机器学习角度，提出一种基于Adaboost算法的进行钢铁铸坯表面缺陷检测，并结合Gabor小波和Canny边缘检测进行处理，排除伪缺陷的新方法。大量试验表明：该方法能够较好地检出具有缺陷的钢铁铸坯，且具有准确率高、速度快、易实施等优点。 关键词：缺陷检测；Adaboclst算法；Haar特征；Gabor小波；Canny边缘检测 钢铁铸坯表面质量是钢材最重要的质量因素之一，并直接影响其最终产品的性能与质量。而在加工过程中，由于轧制设备和工艺等原因，导致钢板表面出现裂纹等不同类型的缺陷，不仅影响产品外观，还降低了产品的抗腐蚀性、耐磨性和强度等性能。传统的检测技术原理是利用钢铁铸坯表面缺陷的物理特性间存在的差异，具有缺陷灵敏度高、检测实时性强等特点，但是其对尺寸小、对比度低的某些缺陷的分辨能力不足，铸坯表面灰尘、纹理等图像干扰会严重影响系统的识别能力，严重制约了传统检测技术在铸坯表面自动检测领域中的广泛实用化和工程化。 因此，本文对传统技术加以改进，引入Adaboost算法[1]来训练缺陷分类器，并结合Gabor小波和Canny边缘检测..