【摘 要】
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针对手机屏幕图像划痕缺陷形状不规则、深浅对比度低的问题,提出基于机器视觉的手机屏幕表面划痕检测方法。首先采用PatMax算法和仿射变换对手机屏幕图像进行预处理;然后采用剪切变换将图像分解成低频和高频两部分,构造0°、45°、90°和135°四种方向的元素形状对低频部分进行灰度闭运算操作,同时对高频部分进行N×M中值滤波去噪处理,通过剪切逆变换生成增强图像;最后采用改进的Otsu双阈值方法对目标进行
【基金项目】
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上海科技成果转化促进会联盟计划—难题招标专项资助项目(LM201770),上海市自然科学基金面上资助项目(19ZR1455100)
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针对手机屏幕图像划痕缺陷形状不规则、深浅对比度低的问题,提出基于机器视觉的手机屏幕表面划痕检测方法。首先采用PatMax算法和仿射变换对手机屏幕图像进行预处理;然后采用剪切变换将图像分解成低频和高频两部分,构造0°、45°、90°和135°四种方向的元素形状对低频部分进行灰度闭运算操作,同时对高频部分进行N×M中值滤波去噪处理,通过剪切逆变换生成增强图像;最后采用改进的Otsu双阈值方法对目标进行提取。随机选取450张手机屏幕图像进行实验,检测率最高可达98.7%,结果表明,该方法能够有效增强图像的
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