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杨朝霖: 作品数：76 被引量：224H指数：8; 供职机构：北京科技大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺文化科学冶金工程更多>>

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基于光度立体学的金属板带表面微小缺陷在线检测方法被引量：28: 2013年; 高品质金属板带对于表面质量的要求非常严格,不允许存在一些微小的缺陷,现有的基于机器视觉的表面在线检测系统很难检测到微小缺陷。采用光度立体学的原理,利用两幅不同光照角度的灰度图像获得表面法向的方法检测表面微小缺陷。彩色三线阵电荷耦合元件(Charge-coupled device,CCD)摄像机安装在垂直于金属板带方向上,一台红光光源和一台蓝光光源对称安装在摄像机两侧。摄像机采集到的彩色图像可分离出R、G、B通道图像,其中R、B通道图像分别为红色、蓝色光源的反射光图像。表面倾角法可通过R、B通道图像计算表面倾角分布图,并根据表面倾角分布图检测微小缺陷。通过试验验证该方法可检测直径为0.1 mm的孔洞。讨论在一套检测装置中实现微小缺陷与常规缺陷同步检测的方案。在红光、蓝光两种光源基础上增加一台绿光光源,与摄像机形成介于明暗场的照明方式,可通过摄像机分离出的G通道图像检测金属板带表面的常规缺陷。; 徐科周鹏杨朝霖

一种钢板表面三维重建快速实现方法: 本发明涉及一种钢板表面三维重建的快速实现方法，采用红、绿、蓝三个单色光源沿不同角度同时照明钢板表面，其入射光与钢板轧制速度方向的角度在±50度范围，通过垂直于钢板表面的彩色CCD摄像机拍摄光源照射的钢板表面区域，分离其彩...; 徐科王磊徐金梧周鹏杨朝霖; 文献传递

一种超宽厚板表面缺陷在线检测系统图像采集方法: 本发明提供一种超宽厚板表面缺陷在线检测系统图像采集方法，属于机器视觉无损检测技术领域。该方法根据板面的最大宽度和所需检测缺陷的最小尺寸以及相机分辨率决定使用的线阵相机数量，窄带LED光源数量和相机数量保持一致。在钢板进入...; 杨朝霖徐科邓能辉周鹏; 文献传递

中厚板表面缺陷在线检测系统的分类器设计被引量：6: 2006年; 研究了BP网络、LVQ1网络、LVQ2网络所构建的分类器的性能,将这3种分类器用于中厚板表面缺陷的自动分类中。从现场在线采集中厚板的表面缺陷图像,将每幅表面图像划分成64×64大小的子图像,对子图像进行FFT变换,得到子图像的幅值谱。将幅值谱中心区域内的像素灰度值作为特征量,分别输入给BP网络、LVQ1网络、LVQ2网络所构建的分类器模型,试验表明LVQ2网络能够得到理想的分类效果。; 李文峰徐科杨朝霖高阳周鹏; 关键词：中厚板神经网络

板带钢材表面缺陷检测实验平台开发被引量：3: 2022年; 针对机器视觉相关专业实践教学的实际需求,以实际生产现场的板带钢材表面缺陷检测装置为依据,设计开发了板带钢材表面缺陷检测实验平台。该实验平台包括光学图像采集装置、数据处理中心和HMI人机交互端。可开设光学成像实验、驱动软件开发实验、目标检测和识别算法设计实验等。实际应用表明,该平台为学生提供了与生产现场贴近的应用场景,提高了学生的实践能力,加深了他们对机器视觉相关技术原理和工作流程的理解。; 李小占石杰杨朝霖吴昆鹏邓能辉; 关键词：机器视觉光学成像

连铸板坯表面缺陷在线检测技术及其应用: 连铸板坯的质量直接影响后续轧材的质量,严格监控铸坯表面质量是金属板带生产的关键。由于铸坯的表面温度超过1000℃,传统的超声、涡流、电磁等无损检测方式无法应用于如此高温的场合。本文对机器视觉方法应用于高温铸坯表面缺陷在线...; 徐科周鹏杨朝霖; 关键词：连铸坯在线检测; 文献传递

一种基于多特征融合语义分割的中厚板表面缺陷检测方法: 本发明提供一种基于多特征融合语义分割的中厚板表面缺陷检测方法，属于钢板表面缺陷检测技术领域。所述方法包括：构建多特征融合语义分割模型，其中，所述多特征融合语义分割模型包括：编码部分和解码部分，在编码部分通过不同膨胀率的卷...; 吴昆鹏孙文权杨朝霖石杰; 文献传递

一种基于5G边缘智能的连铸板坯质量管理分析系统: 本发明公开了一种基于5G边缘智能的连铸板坯质量管理分析系统，属于工业质量管理系统技术领域，该系统包括：传感器模块、现场终端模块、5G网络通信模块、算法加速模块、数据处理模块以及人机交互模块；传感器模块用于采集连铸板坯生产...; 邓能辉石杰杨朝霖吴昆鹏崔广礼焦小松彭进华王少聪何德福景志远成沛

基于线型激光的连铸板坯表面裂纹在线检测技术被引量：12: 2009年; 采用光学检测法对高温铸坯进行表面裂纹在线检测,将高亮度绿色激光线光源照射到铸坯表面,利用激光的单色性在摄像机镜头前加装窄带滤色镜去除高温铸坯表面辐射光的影响,从而提高图像的对比度.通过非抽样小波对铸坯表面图像进行分解,计算分解后得到的低频分量和原始图像的尺度共生矩阵,以及高频分量的灰度共生矩阵,作为图像的纹理特征,并输入基于AdaBoosting算法的分类器进行分类.利用该方法对表面裂纹、水痕、渣痕、氧化铁皮和振痕等五种缺陷和伪缺陷样本进行识别,表面裂纹的识别率达86.75%,总体识别率达87.16%.; 徐科杨朝霖周鹏杨成李希纲; 关键词：连铸板坯在线检测共生矩阵