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本发明公开了一种基于机器视觉的金属板腐蚀程度判定方法及系统，包括：获取待检测金属板和各类标准金属板灰度图像；将待检测金属板划分为多个区域，并分别与标准金属板进行比较，得到各个区域的腐蚀情况；根据各个区域中的腐蚀区域的可切分度判断腐蚀区域能否再次划分，将可再次划分的腐蚀区域重复上述步骤，直至划分后的腐蚀区域达到最小划分区域尺寸或者不能再次划分为止，得到各个未腐蚀区域、不能再次划分的各个腐蚀区域以及达到最小划分区域尺寸的各个腐蚀区域，进而最终确定待检测金属板中的不同区域的腐蚀情况。本发明通过对金属板灰度图像进行分块，并与标准金属板进行比较，腐蚀程度判定适用范围更广。

本发明涉及机器视觉技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的有色金属压延质量检测方法及系统，包括：获取有色金属压延成品的表面图像，得到表面图像的灰度图像，并对灰度图像进行阈值分割，获取缺陷纹理二值图像；确定各个缺陷点的灰度延伸方向搜寻树，得到灰度延伸方向搜寻树的各个分支路径的编码序列；计算各个分支路径的编码序列中各个元素的置信度序列，进而计算缺陷纹理二值图像中的划伤、揉伤和振痕的成分占比，从而得到有色金属压延成品的缺陷成分。本发明通过对有色金属压延成品的检测，可以准确地获取有色金属压延成品的缺陷成分，为后续的有色金属压延成品的质量控制提供了可靠的依据。

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于霍夫变换的金属拉丝生产控制方法及系统。该方法将拉丝边缘变换至霍夫空间中，根据霍夫空间的斜率坐标进行分类获得多个平行线类别，根据拉丝边缘的端点获得断纹线段。根据断纹线段的位置获得断纹类别位置，并根据断纹类别位置之间的直线获得第二参数空间点。根据第二参数空间点的投票值大小和位置分布确定参数空间点数量和孤立点数量，进而获得修复难度。结合平行度、断纹程度和平行线类别的数量获得修复优先级。本发明通过获得断纹自身特征和分布确定修复优先级，实现了拉丝生产控制。

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及基于人工智能的炉排异常检测方法及系统。该方法包括：在俯视视角采集炉排的表面图像，提取炉排的炉排边缘；对置信度高于预设阈值的像素点进行霍夫直线检测，得到由多条直线映射在霍夫空间的多个坐标点；选取长度最长的直线段作为第一炉排条，并获取对应的第一坐标点；筛选出与第一坐标点同一横坐标的坐标点作为疑似炉排点，以相邻的疑似炉排点之间的距离的众数作为炉排间隔；以第一坐标点为中心，根据炉排间隔进行搜索，得到所有炉排点；获取表面图像的语义分割图像，在语义分割图像中提取炉排点对应的炉排条，将炉排条和炉排边缘反色，得到缺陷区域。本发明实施例能够准确快速地提取炉排中的缺陷区域。