摘要
本申请涉及图像处理技术领域,特别是涉及到一种基于图像处理的钢铁缺陷预测方法及系统,所述方法包括:采集钢铁表面图像,对所述钢铁表面图像进行预处理,得到第一图像;对所述第一图像进行特征提取,得到形状特征数据、纹理特征数据、灰度特征数据和颜色特征数据;将所述形状特征数据、所述纹理特征数据、所述灰度特征数据和所述颜色特征数据进行归一化处理,得到归一化特征数据;预构建BP神经网络模型,将所述归一化特征数据输入至所述BP神经网络模型,得到钢铁表面缺陷预测结果。通过上述方法,提高了钢铁缺陷预测结果的可靠性和准确性。
技术关键词
缺陷预测方法
BP神经网络模型
钢铁
灰度特征
图像处理
数据
灰度直方图
二值化图像
缺陷预测系统
颜色
形状特征提取
纹理特征量
LBP纹理
边缘检测算法
加权平均法
特征提取模块