0　引言
　　由于含硅量较高的带钢物理特性十分复杂,因此刚酸洗过的硅钢表面图像状况也非常复杂,除了酸洗不良引起的麻点、水渍等轻度表面缺陷外,还有数量庞大,种类与图像纹理变化复杂,无规律性的结疤、重皮、孔洞和边裂等严重缺陷。这些严重缺陷随机出现控制工程网版权所有,且容易损坏轧辊或者造成断带www.cechina.cn,严重影响生产效率。而一些轻度缺陷和严重缺陷的混合造成采集到的图像质量较差www.cechina.cn,类与类之间的重叠相当明显,即使是同一类缺陷图像也出现表面属性差别大等现象CONTROL ENGINEERING China版权所有,使得现场在线检测难以达到自动控制所要求的识别率。
　　我们在提取几何特征、灰度特征、纹理特征、统计特征等低层特征[ 1 ]的基础上,建立了一个基于专家经验与决策树分类器的组合分类器,来实现具有一定学习能力、能够适应硅钢生产线相应变化的缺陷检测系统。通过研究和实验控制工程网版权所有,该系统能够对结疤、重皮、孔洞和边裂等缺陷检出分级,参与武钢硅钢冷轧带钢自动化生产线的在线控制,从而避免轧制事故,提高生产效率、降低轧辊消耗。