【摘 要】
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针对金属表面横向裂纹人工检测精度不高、操作繁琐的问题,提出一种采用机器视觉对金属表面横向裂纹的图像信息进行自动分析处理的算法。首先对原始图像进行双边滤波以增强裂
【基金项目】
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陕西省重点研发计划(2017GY-003)资助项目
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针对金属表面横向裂纹人工检测精度不高、操作繁琐的问题,提出一种采用机器视觉对金属表面横向裂纹的图像信息进行自动分析处理的算法。首先对原始图像进行双边滤波以增强裂纹信息,削弱金属表面固有的拉丝纹理,得到增强裂纹后的图像;然后进行图像分块操作,通过计算各分块的灰度差异确定裂纹备选区域;再使用自定义的特征模板进行滤波获取裂纹显著性检测效果并进行二值化处理;最后使用形态学处理滤除细小干扰,提取裂纹。实验结果表明,该算法能够实现金属表面横向裂纹的检测。
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