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基于机器视觉的金属边缘细微缺陷检测方法的研究
刘建春;林海森;黄勇杰;江骏杰
【期刊名称】《制造技术与机床》 【年(卷),期】2018(000)011
【摘 要】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. 【总页数】4页(P137-140)
【作 者】刘建春;林海森;黄勇杰;江骏杰
【作者单位】厦门理工学院机械与汽车工程学院,福建厦门361024;厦门理工学院机械与汽车工程学院,福建厦门361024;厦门理工学院机械与汽车工程学院,福建厦门361024;厦门理工学院机械与汽车工程学院,福建厦门361024 【正文语种】中 文 【中图分类】TP391.7 【相关文献】
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