论文摘要
针对陶瓷瓦表面鼓包缺陷自动化检测的需要,本文提出了基于机器视觉的表面鼓包缺陷检测算法。首先,对陶瓷瓦图像进行预处理,降低噪声。其次,通过自定义滑动滤波、线性中值滤波、插值低通滤波处理来提高鼓包与背景对比度,再采用阈值分割方法及形态学方法将鼓包区域提取出来。最后,通过特征提取得到缺陷信息。实验结果表明,该算法可以实现陶瓷瓦复杂表面的鼓包缺陷的检测,准确率达93%,能够将其应用于陶瓷瓦表面鼓包缺陷检测的生产实践中。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张绍伟,曾曙光,郑胜,肖焱山,李小磊,李强
关键词: 陶瓷瓦,机器视觉,鼓包检测,滑动滤波,特征提取
来源: 南阳理工学院学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 无机化工,计算机软件及计算机应用
单位: 三峡大学理学院
基金: 国家自然科学基金(U133113)
分类号: TQ174.66;TP391.41
DOI: 10.16827/j.cnki.41-1404/z.2019.02.007
页码: 36-41
总页数: 6
文件大小: 1736K
下载量: 99
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