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윤종필 (포스코) 박창현 (포스코) 배호문 (포스코) 황화원 (포스코) 최세호 (포스코)
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제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2010년도 ICROS 학술대회
발행연도
2010.5
수록면
571 - 574 (4page)

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This paper presents a new defect detection algorithm for scale-covered steel slab surfaces. The slab surfaces are covered with scales, which are formed due to the deposition of unavoidable oxidized substances produced during manufacturing. The presence of scale makes it very difficult to accurately defect detection. In this paper, we focus on the burr defects among various surface defects. In order to facilitate the development of the detection algorithm, burr defects are divided into two classes according to the defect shapes namely, projection burr and residual burr. The binarization with threshold, horizontal projection profile, and sobel filter are used to detect projection burr. On the other hand, discrete wavelet transform, texture analysis based on histogram and support vector machine are applied to detect residual burr. Finally, the experimental results conducted on slab surface images from actual steel production line show the effectiveness of the proposed algorithm.
#defect detection #image processing #surface inspection #machine vision

목차

Abstract
1. 서론
2. 시스템 구성 및 영상 분석
3. 결함 검출 알고리즘
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

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