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基于耦合去噪算法的航空发动机中Si_(3)N_(4)圆柱滚子表面缺陷的检测方法
被引量：
4
1
作者
廖达海
殷明帅
+2 位作者
罗宏斌
黄佳雯
吴南星
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期190-198,共9页
为解决基于机器视觉的传统单一图像去噪算法对混合噪声信号处理效果不佳,导致不能有效地检测识别航空发动机中应用的Si_(3)N_(4)圆柱滚子表面缺陷问题,提出一种基于改进的耦合去噪算法与多尺度阈值分割算法相结合的视觉检测方法。通过...
为解决基于机器视觉的传统单一图像去噪算法对混合噪声信号处理效果不佳,导致不能有效地检测识别航空发动机中应用的Si_(3)N_(4)圆柱滚子表面缺陷问题,提出一种基于改进的耦合去噪算法与多尺度阈值分割算法相结合的视觉检测方法。通过优化的小波阈值去噪算法与改进的中值滤波算法相耦合方法对Si_(3)N_(4)圆柱滚子的表面缺陷图像进行去噪处理,采用多尺度阈值分割算法对缺陷图像进行图像分割,识别提取Si_(3)N_(4)圆柱滚子表面缺陷。实验结果表明:Si_(3)N_(4)圆柱滚子表面缺陷图像经过改进的耦合去噪算法进行去噪后,信噪比>24.5%,多尺度阈值分割算法对Si_(3)N_(4)圆柱滚子表面缺陷图像的检测识别准确率>94%;该视觉检测方法具有良好的图像去噪效果,为进一步图像的缺陷识别打下基础,并且具有一定的通用性。
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关键词
机器视觉
Si_(3)N_(4)圆柱滚子
耦合去噪
表面缺陷
多尺度阈值分割
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职称材料
题名
基于耦合去噪算法的航空发动机中Si_(3)N_(4)圆柱滚子表面缺陷的检测方法
被引量：
4
1
作者
廖达海
殷明帅
罗宏斌
黄佳雯
吴南星
机构
景德镇
陶瓷
大学机械电子
工程
学院
江西省陶瓷材料加工技术工程实验室
景德镇学院
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期190-198,共9页
基金
国家自然科学基金项目(51964022)。
文摘
为解决基于机器视觉的传统单一图像去噪算法对混合噪声信号处理效果不佳,导致不能有效地检测识别航空发动机中应用的Si_(3)N_(4)圆柱滚子表面缺陷问题,提出一种基于改进的耦合去噪算法与多尺度阈值分割算法相结合的视觉检测方法。通过优化的小波阈值去噪算法与改进的中值滤波算法相耦合方法对Si_(3)N_(4)圆柱滚子的表面缺陷图像进行去噪处理,采用多尺度阈值分割算法对缺陷图像进行图像分割,识别提取Si_(3)N_(4)圆柱滚子表面缺陷。实验结果表明:Si_(3)N_(4)圆柱滚子表面缺陷图像经过改进的耦合去噪算法进行去噪后,信噪比>24.5%,多尺度阈值分割算法对Si_(3)N_(4)圆柱滚子表面缺陷图像的检测识别准确率>94%;该视觉检测方法具有良好的图像去噪效果,为进一步图像的缺陷识别打下基础,并且具有一定的通用性。
关键词
机器视觉
Si_(3)N_(4)圆柱滚子
耦合去噪
表面缺陷
多尺度阈值分割
Keywords
machine vision
Si_(3)N_(4)cylindrical roller
coupling denoising
surface defect
multi-scale threshold segmentation
分类号
V233.453 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于耦合去噪算法的航空发动机中Si_(3)N_(4)圆柱滚子表面缺陷的检测方法
廖达海
殷明帅
罗宏斌
黄佳雯
吴南星
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
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