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工件表面微小缺陷的检测与识别方法
被引量：
14
1
作者
赵君爱
贾民平
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期735-739,共5页
针对微小缺陷在复杂背景图像情形下分割难的问题,提出了一种基于像元搜索算法的微小缺陷检测方法.首先采用直方图均衡化提升背景与缺陷目标的对比度,在分析噪声分布特点的基础上,利用基于中值和均值滤波的改进滤波算法对图像进行去噪等...
针对微小缺陷在复杂背景图像情形下分割难的问题,提出了一种基于像元搜索算法的微小缺陷检测方法.首先采用直方图均衡化提升背景与缺陷目标的对比度,在分析噪声分布特点的基础上,利用基于中值和均值滤波的改进滤波算法对图像进行去噪等前期预处理;然后根据背景灰度分布,在目标分割过程中采用分块、按方差大小排除背景图像块、初定目标和剔除伪目标的缺陷像元搜索算法;最后采用矩形度和区域占空比进行缺陷特征提取.结果表明,对于背景不均匀、目标与背景区分不明显这类复杂背景图像,所提出算法相对于传统的Otsu等算法能够更好地分割出弱小缺陷目标,提高了检测缺陷的准确性.
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关键词
中值滤波
微小
缺陷
分割
缺陷
检测
特征提取
下载PDF
职称材料
题名
工件表面微小缺陷的检测与识别方法
被引量：
14
1
作者
赵君爱
贾民平
机构
东南大学机械工程学院
江苏农林职业技术学院机电工程系
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期735-739,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51075070)
文摘
针对微小缺陷在复杂背景图像情形下分割难的问题,提出了一种基于像元搜索算法的微小缺陷检测方法.首先采用直方图均衡化提升背景与缺陷目标的对比度,在分析噪声分布特点的基础上,利用基于中值和均值滤波的改进滤波算法对图像进行去噪等前期预处理;然后根据背景灰度分布,在目标分割过程中采用分块、按方差大小排除背景图像块、初定目标和剔除伪目标的缺陷像元搜索算法;最后采用矩形度和区域占空比进行缺陷特征提取.结果表明,对于背景不均匀、目标与背景区分不明显这类复杂背景图像,所提出算法相对于传统的Otsu等算法能够更好地分割出弱小缺陷目标,提高了检测缺陷的准确性.
关键词
中值滤波
微小
缺陷
分割
缺陷
检测
特征提取
Keywords
median filter
small defect segmentation
defect detection
feature extraction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
工件表面微小缺陷的检测与识别方法
赵君爱
贾民平
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
14
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职称材料
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