【摘 要】
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为了准确检测铝箔表面的穿孔、污点、亮斑和刮痕等各种缺陷,提出了一种基于低秩稀疏分解的铝箔图像表面缺陷检测方法。铝箔材料生产过程中表面出现缺陷的概率较小,同时一幅铝
【机 构】
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贺州学院机械与电子工程学院,武汉大学电子信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60872131)
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为了准确检测铝箔表面的穿孔、污点、亮斑和刮痕等各种缺陷,提出了一种基于低秩稀疏分解的铝箔图像表面缺陷检测方法。铝箔材料生产过程中表面出现缺陷的概率较小,同时一幅铝箔图像中缺陷占整幅图像的比例较小,即铝箔图像背景之间是线性相关的,可近似视为处于同一低秩子空间中,同时图像表面缺陷是近似稀疏的。采用RPCA（Robust Principal Component Analysis）算法对铝箔图像序列组成的观测数据矩阵进行低秩稀疏分解,得到低秩的背景图像和稀疏的缺陷图像。分别对单幅铝箔图像以及由多幅铝箔图像组成的图
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