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基于双高斯纹理滤波模板和极值点韦伯对比度的圆柱锂电池凹坑缺陷检测
被引量：
8
1
作者
郭绍陶
苑玮琦
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期637-642,共6页
本文针对圆柱锂电池表面图像具有亮度不均匀、金属表面反射不均、氧化锈斑和高亮噪声点等问题,提出一种基于机器视觉的解决方案.采用定义的双高斯纹理滤波模板与图像进行卷积,提取图像每列的灰度分布曲线,采用定义的极值点韦伯对比度选...
本文针对圆柱锂电池表面图像具有亮度不均匀、金属表面反射不均、氧化锈斑和高亮噪声点等问题,提出一种基于机器视觉的解决方案.采用定义的双高斯纹理滤波模板与图像进行卷积,提取图像每列的灰度分布曲线,采用定义的极值点韦伯对比度选择曲线上突变点的阈值,根据先验知识筛选出凹坑候选区域,利用区域特征和灰度特征排除非凹坑纹理.测试结果表明,所提方法的拒真率(false rejection rate)和认假率(false accept rate)分别为5.49%和5.38%,亮度不均匀和金属表面反射不均没有对凹坑检测产生影响.
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关键词
双高斯纹理滤波模板
极值点韦伯对比度
圆柱锂电池
凹坑
灰度分布曲线
机器视觉
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职称材料
题名
基于双高斯纹理滤波模板和极值点韦伯对比度的圆柱锂电池凹坑缺陷检测
被引量：
8
1
作者
郭绍陶
苑玮琦
机构
沈阳工业大学视觉检测技术研究所
辽宁省机器视觉重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期637-642,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61271365)。
文摘
本文针对圆柱锂电池表面图像具有亮度不均匀、金属表面反射不均、氧化锈斑和高亮噪声点等问题,提出一种基于机器视觉的解决方案.采用定义的双高斯纹理滤波模板与图像进行卷积,提取图像每列的灰度分布曲线,采用定义的极值点韦伯对比度选择曲线上突变点的阈值,根据先验知识筛选出凹坑候选区域,利用区域特征和灰度特征排除非凹坑纹理.测试结果表明,所提方法的拒真率(false rejection rate)和认假率(false accept rate)分别为5.49%和5.38%,亮度不均匀和金属表面反射不均没有对凹坑检测产生影响.
关键词
双高斯纹理滤波模板
极值点韦伯对比度
圆柱锂电池
凹坑
灰度分布曲线
机器视觉
Keywords
double Gaussian texture filtering template
extreme point Weber contrast
cylindrical lithium battery
pit
grayscale distribution curve
machine vision
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双高斯纹理滤波模板和极值点韦伯对比度的圆柱锂电池凹坑缺陷检测
郭绍陶
苑玮琦
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
8
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职称材料
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