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基于机器视觉的钢材表面划痕检测方法
1
作者
坎标
潘志伟
+1 位作者
马顺喜
芮明先
《仪表技术与传感器》
北大核心
2025年第6期91-95,100,共6页
针对钢材表面划痕在复杂背景下检测准确率和精度不高的问题,提出了一种基于机器视觉的钢材表面划痕检测方法。通过相对总变差算法抑制钢材表面图像背景纹理,并基于几何形状特征筛选划痕区域。根据图像灰度梯度值,利用全连接神经网络预...
针对钢材表面划痕在复杂背景下检测准确率和精度不高的问题,提出了一种基于机器视觉的钢材表面划痕检测方法。通过相对总变差算法抑制钢材表面图像背景纹理,并基于几何形状特征筛选划痕区域。根据图像灰度梯度值,利用全连接神经网络预测划痕中心,基于划痕边缘灰度梯度值的高斯分布假设计算划痕宽度。结果表明:测试图像的平均交并比达到0.81,尺寸精度达到0.1 mm,单幅图像的平均检测时间为0.99 s,能够满足快速准确检测的要求。
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关键词
划痕检测
纹理抑制
机器视觉
灰度梯度
全连接神经网络
高斯曲线拟合
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职称材料
题名
基于机器视觉的钢材表面划痕检测方法
1
作者
坎标
潘志伟
马顺喜
芮明先
机构
常州大学
机械
与轨道交通学院
江苏羚羊机械有限公司
出处
《仪表技术与传感器》
北大核心
2025年第6期91-95,100,共6页
基金
国家自然科学基金项目(51105046)。
文摘
针对钢材表面划痕在复杂背景下检测准确率和精度不高的问题,提出了一种基于机器视觉的钢材表面划痕检测方法。通过相对总变差算法抑制钢材表面图像背景纹理,并基于几何形状特征筛选划痕区域。根据图像灰度梯度值,利用全连接神经网络预测划痕中心,基于划痕边缘灰度梯度值的高斯分布假设计算划痕宽度。结果表明:测试图像的平均交并比达到0.81,尺寸精度达到0.1 mm,单幅图像的平均检测时间为0.99 s,能够满足快速准确检测的要求。
关键词
划痕检测
纹理抑制
机器视觉
灰度梯度
全连接神经网络
高斯曲线拟合
Keywords
scratch detection
texture suppression
machine vision
gray-scale gradient
fully connected neural network
gaussian curve fitting
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器视觉的钢材表面划痕检测方法
坎标
潘志伟
马顺喜
芮明先
《仪表技术与传感器》
北大核心
2025
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