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题名一种非线性扩散与图像差分的金属表面缺陷检测方法
被引量：19
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作者
安宗权
王匀
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机构
芜湖职业技术学院汽车工程学院
江苏大学机械工程学院
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出处
《表面技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期277-283,共7页
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基金
国家自然科学基金(51575245
61741101)
+3 种基金
安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2016A753)
安徽省自然科学基金项目(1608085QF154)
安徽省科技攻关项目(1604a0902125)
安徽省汽车工程实践教育中心项目(2014sjjd074)~~
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文摘
目的为检测金属产品表面缺陷提供一种有效的方法,希望可以对金属产品表面质量进行监控。方法首先,引入自适应中值滤波方法对原始图像中的噪声进行滤除,以提高金属表面缺陷的检测正确度。然后,利用图像梯度的倒数对传统的P-M非线性扩散模型中的扩散因子进行改进,使得金属表面图像中梯度值较大的区域得以平滑,同时保持其他区域的平滑度不变。将金属表面的原始图像与经过非线性扩散后的图像进行图像差分运算,以消除光照度对金属表面图像的影响,获取均匀背景的金属表面图像,使得缺陷区与非缺陷区的对比度得以增强。最后,通过差分图像中图像块的标准差构造自适应二值化模型,对差分图像进行二值化,以提取金属表面的缺陷区域,实现对金属表面缺陷的准确检测。结果通过对具有划痕、裂纹、缺口以及锈斑缺陷的图像进行检测表明,该方法能够对金属表面缺陷进行准确的检测。结论所设计的方法能对金属表面缺陷进行检测,并且检测精度也优于当前其他金属表面缺陷检测方法。
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关键词
自适应中值滤波
非线性扩散
图像差分
自适应二值化模型
金属表面缺陷检测
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Keywords
adaptive median filtering
nonlinear diffusion
image difference
adaptive two value model
metal surface defect detection
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分类号
TG14
[金属学及工艺—金属材料]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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