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基于改进KNN边缘滤波算法的陶瓷绝缘子表面检测研究
被引量：
2
1
作者
朱梓清
刘小峰
《电子测量技术》
北大核心
2024年第1期31-37,共7页
高压线上陶瓷绝缘子全表面检测是保证其质量的重要一环,由于其表面复杂,目前主流是人工检测,漏检、错检无法避免。用带有机器视觉的自动化装置来检测陶瓷绝缘子是近年来的趋势,本文针对绝缘子的气泡、裂纹等主要缺陷进行识别,提出最优...
高压线上陶瓷绝缘子全表面检测是保证其质量的重要一环,由于其表面复杂,目前主流是人工检测,漏检、错检无法避免。用带有机器视觉的自动化装置来检测陶瓷绝缘子是近年来的趋势,本文针对绝缘子的气泡、裂纹等主要缺陷进行识别,提出最优滤波器方法加大气泡缺陷对比度,对气泡ROI进行定位和提取,通过改进KNN边缘滤波来预处理图片,对裂纹进行定位识别,最后通过特征进行筛选。该方法能够快速、准确地识别陶瓷表面缺陷特征,识别效率在200 ms以内,识别率达到了98.2%,满足高压线陶瓷行业的精度需求。
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关键词
视觉检测
陶瓷绝缘子
表面缺陷检测
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职称材料
题名
基于改进KNN边缘滤波算法的陶瓷绝缘子表面检测研究
被引量：
2
1
作者
朱梓清
刘小峰
机构
常州工程职业技术学院
河海大学
出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第1期31-37,共7页
文摘
高压线上陶瓷绝缘子全表面检测是保证其质量的重要一环,由于其表面复杂,目前主流是人工检测,漏检、错检无法避免。用带有机器视觉的自动化装置来检测陶瓷绝缘子是近年来的趋势,本文针对绝缘子的气泡、裂纹等主要缺陷进行识别,提出最优滤波器方法加大气泡缺陷对比度,对气泡ROI进行定位和提取,通过改进KNN边缘滤波来预处理图片,对裂纹进行定位识别,最后通过特征进行筛选。该方法能够快速、准确地识别陶瓷表面缺陷特征,识别效率在200 ms以内,识别率达到了98.2%,满足高压线陶瓷行业的精度需求。
关键词
视觉检测
陶瓷绝缘子
表面缺陷检测
Keywords
visual detection
ceramic insulators
surface defect detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进KNN边缘滤波算法的陶瓷绝缘子表面检测研究
朱梓清
刘小峰
《电子测量技术》
北大核心
2024
2
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