机器视觉技术在钢铁行业中的典型应用（冶金工业）

《机器视觉技术在钢铁行业中的典型应用》

作者：李毅仁 等

定价：128.00元

出版时间：2026-09

ISBN：978-7-5240-0480-6

内容简介

本书是针对机器视觉相关概念及软硬件发展趋势进行了详细的总结，并对人工智能、深度学习方法的发展历程、特点进行阐述，并结合钢铁行业生产运营的特点，介绍了典型的应用场景，深度剖析不同场景下技术选型的权衡、实施难点的攻克，前瞻性展望，伴随人工智能与大数据、大模型持续进化，机器视觉在未来钢铁产业应用前景，为制造业及钢铁行业相关技术研发人员及工程技术从业人员提供了指导及参考。 本书可供相关专业科技人员参考，也可供高等院校材料学、冶金学、自动化化等专业相关的本科生和研究生阅读。

目录

1绪论1

1.1钢铁行业背景1

1.2机器视觉在钢铁行业应用的意义1

参考文献3

2机器视觉概述4

2.1机器视觉的定义4

2.2机器视觉发展历程5

2.2.1早期阶段6

2.2.2图像处理技术的发展6

2.2.3算法与技术的进步7

2.2.4机器视觉高速发展阶段8

2.3机器视觉功能分类9

2.3.1位置定位10

2.3.2识别分类10

2.3.3准确引导10

2.3.4目标跟踪10

2.3.5距离测量11

2.3.6缺陷检测11

参考文献11

3机器视觉硬件组成类型14

3.1光源14

3.1.1光源类型概述14

3.1.2参数与指标19

3.1.3光源选型20

3.2镜头21

3.2.1光学镜头的功能及适配性22

3.2.2光学镜头的基本参数22

3.2.3光学镜头的常见类型23

3.2.4工业镜头选择29

3.2.5工业镜头参数的相互影响关系31

3.3相机31

3.3.1工业相机的工作原理32

3.3.2工业相机的分类32

3.3.3工业相机的常见参数34

3.4附属设置37

3.4.1图像采集卡37

3.4.2传输接口39

3.4.3标定设施40

参考文献44

4机器视觉图像处理技术45

4.1图像处理功能的分类45

4.1.1图像分类45

4.1.2目标检测47

4.1.3图像分割48

4.2深度学习图像预处理技术49

4.2.1图像去噪49

4.2.2图像灰度与二值化51

4.2.3图像增强算法53

4.2.4边缘检测算法55

4.2.5图像插值58

4.3深度学习图像处理技术59

4.3.1深度学习原理59

4.3.2深度学习典型网络结构及原理62

4.3.3模型评估方法71

参考文献73

5机器视觉技术在钢材表面质量检测方面的应用77

5.1高温板坯表面质量在线检测78

5.1.1背景及现状介绍78

5.1.2高温板坯表面质量在线检测系统介绍82

5.1.3检测过程及软件功能介绍87

5.2高速热轧钢轨轮廓尺寸及表面质量在线检测91

5.2.1钢轨检测的需求背景91

5.2.2检测算法介绍97

5.2.3应用效果验证111

5.3冷轧带钢表面质量在线检测112

5.3.1应用需求背景112

5.3.2系统构成116

5.3.3算法原理与系统功能120

5.3.4应用效果与发展趋势127

5.4彩涂板表面质量在线检测128

5.4.1彩涂板在线质检面临的挑战128

5.4.2检测系统方案介绍130

5.4.3多模型算法处理流程135

5.4.4效果验证139

5.4.5对未来的展望和期许139

参考文献139

6机器视觉技术在物料识别及检测方面的应用141

6.1物料编码识别141

6.1.1钢铁行业物料编码应用背景141

6.1.2基于深度学习的编码识别系统构成145

6.1.3算法原理及系统功能149

6.1.4应用效果及展望160

6.2智能废钢验质161

6.2.1应用背景161

6.2.2智能废钢验质系统的原理及优缺点163

6.2.3智能废钢验质系统的构成163

6.2.4系统设计原理及主要功能165

6.2.5应用效果及展望172

6.3原料粒度在线检测系统174

6.3.1基于人工智能技术的原料粒度在线检测176

6.3.2系统设计原理及主要功能178

6.3.3应用效果及展望181

参考文献182

7机器视觉在智慧安防及巡检方面的应用184

7.1视觉检测智慧园区的应用184

7.1.1智慧园区应用背景184

7.1.2矿山智慧园区的应用185

7.2大范围封闭式皮带运行过程巡检190

7.2.1封闭式皮带在线检测191

7.2.2系统原理及功能193

7.2.3应用效果及展望201

7.3焦炉烟道巡检系统203

7.3.1应用背景203

7.3.2巡检机器人系统构成205

7.3.3系统原理及功能209

7.3.4应用效果及展望216

7.4矿山井下水泵房巡检217

7.4.1挂轨式智能巡检系统218

7.4.2系统原理及功能220

7.4.3应用效果及展望221

7.5连退炉传动设备巡检222

7.5.1挂轨式连退炉传动设备自动巡检系统223

7.5.2系统原理及功能225

7.5.3应用效果及展望236

参考文献237

8机器视觉技术在钢铁行业应用展望240

8.1面向钢铁行业的机器视觉统一敏捷开发平台240

8.1.1应用背景240

8.1.2平台介绍240

8.1.3应用效果及展望245

8.2大模型技术在钢铁工业行业的应用246

8.2.1大模型的发展现状及特点246

8.2.2大模型技术原理249

8.2.3大模型在钢铁行业的应用展望251

参考文献259

索引261