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题名基于机器视觉的金属边缘细微缺陷检测方法的研究
被引量：13
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作者
刘建春
林海森
黄勇杰
江骏杰
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机构
厦门理工学院机械与汽车工程学院
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出处
《制造技术与机床》
北大核心
2018年第11期137-140,共4页
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基金
2018年福建省科技计划项目高校产学合作项目(2018H6025)
厦门市科技计划项目(3502Z20183051)
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文摘
针对金属表面质量人工检测工作量大、效率低等情况,提出一种机器视觉检测金属零件边缘细微缺陷的方法。先根据金属零件表面反光的特点,在亮场下垂直照射,运用形状模板匹配定位,对前景区域膨胀处理,截取包含零件边界信息的图像,缩小处理区域。接着锐化和滤波边缘区域,线性拟合边缘轮廓,提取拟合线段的方向向量,并以此为特征进行区域类划分,提取边缘坐标点。以提取的坐标点为圆心作圆领域,求取每个领域的灰度平均值并线性插值迭代剔除边界干扰点。最后提取符合要求的坐标点排序,重构多直线段,结合背景差分法提取缺陷。实验结果表明,该检测方法能够有效检测出金属边缘细微缺陷。
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关键词
边缘细微缺陷
方向向量
圆领域
线性插值迭代
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Keywords
slight defects of the edge
direction vector
circle area
linear interpolation iteration
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分类号
TP391.7
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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