СПОСОБ РАСПОЗНАВАНИЯ ПОВЕРХНОСТНЫХ ДЕФЕКТОВ ХОЛОДНОГО ТОНКОЛИСТОВОГО ПРОКАТА ЦВЕТНЫХ МЕТАЛЛОВ

Способ распознавания поверхностных дефектов тонколистового проката в процессе производства, включающий получение изображения с двух цифровых видеокамер, которые фиксируют изображения обоих поверхностей проката, цифровую обработку полученных изображений и распознавание дефектов на их поверхностях, отличающийся тем, что для формирования изображения используют линейные цифровые камеры с низкой выдержкой, осуществляют пропуск части кадров с дублирующей информацией в зависимости от текущей скорости проката, полученное изображение подвергают двумерному вейвлет-преобразованию до третьего уровня детализации с медианной фильтрацией и бинаризацией по порогу, равному утроенному среднеквадратичному отклонению детализирующих коэффициентов вейвлет-преобразования для каждой четверти разложения изображений, выполняют восстановление изображения с сохранением области дефектов при слиянии каждой четверти полученных детализирующих вейвлет-разложений и утолщения границ этих областей, по полученной области дефектов рассчитывают оценки геометрических, статистических и частотных признаков дефектов, на основе которых выполняют распознавание типов поверхностных дефектов с помощью метода окрестностей, основными этапами которого являются: построение системы окрестностей на основе разбиения гиперкубов, каждый из которых охватывает все пространство признаков, обучение классификатора, заключающееся в поиске для каждого из образцов обучающего набора дефектов индекса окрестности в каждом из гиперкубов на каждом уровне разбиения, и распознавание новых дефектов обученным классификатором, при котором в качестве класса дефекта принимают тот класс дефектов, для которого в минимальной окрестности, удовлетворяющей пороговому правилу, находится наибольшее число образцов из обучающего набора.