【摘 要】
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对于复杂背景下微小圆柱体芯块的端面缺陷检测,受表面镀层不均匀造成的灰度信息的干扰,现有的基于阈值、形态学、边缘Canny的分割方法的检测具有不精确性。提出一种基于机器
【基金项目】
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国家自然科学基金(81171410)
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对于复杂背景下微小圆柱体芯块的端面缺陷检测,受表面镀层不均匀造成的灰度信息的干扰,现有的基于阈值、形态学、边缘Canny的分割方法的检测具有不精确性。提出一种基于机器视觉的结构光三角剖分技术缺陷检测算法。首先,采用结构光主动视觉检测法获取两幅含有一定缺陷信息的图像;然后,根据模板匹配、形态学分析、频率统计将缺陷轮廓粗略勾画出来;最后,使用Delaunay三角剖分技术实现端面缺陷区域的精确勾画。实验结果表明,该方法对隐藏于杂乱背景下的缺陷检测具有较高的识别率,重复精度可达亚像素级,并且抗干扰性好、实用性强、效率高。
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