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铝铸件在铸造过程中表面会出现裂纹、气孔等缺陷，影响其各项性能。依托先进的机器视觉技术，通过采用边缘检测算法检测出缺陷区域并将其分割，提取各缺陷的特征信息并进行描述和分析，并利用SVM（支持向量机）分类器对输入的特征信息进行分析并处理。研究表明：该算法能够实现智能分类识别铝铸件缺陷。
基于机器视觉的铝铸件表面缺陷自动识别技术
【摘 要】
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铝铸件在铸造过程中表面会出现裂纹、气孔等缺陷，影响其各项性能。依托先进的机器视觉技术，通过采用边缘检测算法检测出缺陷区域并将其分割，提取各缺陷的特征信息并进行描述和分
【机 构】
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黎明职业大学机电工程与自动化学院
【出 处】
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黎明职业大学学报
【发表日期】
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2018年3期
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