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基于机器视觉的水电机械装备内部缺陷智能检测技术研究
被引量：
1
1
作者
张银慧
边旭
+2 位作者
李晓峰
张博雨
陈梓博
《机械设计》
CSCD
北大核心
2024年第S02期165-168,共4页
针对水电机械装备内部缺陷实时自识别检测问题,提出了一种基于机器视觉的智能检测方法。该方法基于内窥镜单目视觉系统设计,研究并提出了一套多点图像清晰度-距离估计算法,并结合光线等相关性因素得到的数据信息,可以构建出测量目标(缺...
针对水电机械装备内部缺陷实时自识别检测问题,提出了一种基于机器视觉的智能检测方法。该方法基于内窥镜单目视觉系统设计,研究并提出了一套多点图像清晰度-距离估计算法,并结合光线等相关性因素得到的数据信息,可以构建出测量目标(缺陷)的立体图形,从而实时高精度地获取缺陷深度及长度特征。与传统方法相比,该方法基于单目视觉系统设计,探头体积更小,结构更加简单。试验结果表明,基于文中设计的测距网络模型,该方法对于水电机械装备内部缺陷深度估计最大误差为0.5 mm,长度测量误差1 mm左右,最小误差为0.028 mm。
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关键词
机器视觉
缺陷智能检测
图像清晰度评价算法
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职称材料
题名
基于机器视觉的水电机械装备内部缺陷智能检测技术研究
被引量：
1
1
作者
张银慧
边旭
李晓峰
张博雨
陈梓博
机构
天津仁爱学院信息与智能工程学院
出处
《机械设计》
CSCD
北大核心
2024年第S02期165-168,共4页
文摘
针对水电机械装备内部缺陷实时自识别检测问题,提出了一种基于机器视觉的智能检测方法。该方法基于内窥镜单目视觉系统设计,研究并提出了一套多点图像清晰度-距离估计算法,并结合光线等相关性因素得到的数据信息,可以构建出测量目标(缺陷)的立体图形,从而实时高精度地获取缺陷深度及长度特征。与传统方法相比,该方法基于单目视觉系统设计,探头体积更小,结构更加简单。试验结果表明,基于文中设计的测距网络模型,该方法对于水电机械装备内部缺陷深度估计最大误差为0.5 mm,长度测量误差1 mm左右,最小误差为0.028 mm。
关键词
机器视觉
缺陷智能检测
图像清晰度评价算法
Keywords
machine vision
defect intelligent detection
image sharpness evaluation algorithm
分类号
TV73 [水利工程—水利水电工程]
TP391.41 [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
操作
1
基于机器视觉的水电机械装备内部缺陷智能检测技术研究
张银慧
边旭
李晓峰
张博雨
陈梓博
《机械设计》
CSCD
北大核心
2024
1
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