论文摘要
针对人工检测效率低、暖血器表面灰度值变化平缓以至缺陷提取受限的问题,提出一种基于图像处理的暖血器缺陷检测方法。首先合理搭建视觉检测平台,对采集图像进行灰度化、直方图均衡化等预处理;其次改进阈值分割算法,对灰度映射变换直方图进行拟合并引入判断条件,对单峰灰度图直接进行自动阈值分割,将双峰、多峰灰度图分解为多个部分并运用迭代求取最佳阈值T;最后运用形态学提取侧面轮廓信息,完成缺陷分类。实验结果表明,该方法与常用方法相比,能够有效区分缺陷种类,并将准确率提升至99.33%,满足企业实际检测要求。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 全燕鸣,龙思慧,吴航
关键词: 机器视觉,阈值分割,图像处理,缺陷识别,塑制品
来源: 半导体光电 2019年06期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 仪器仪表工业,计算机软件及计算机应用
单位: 华南理工大学机械与汽车工程学院,东莞保康电子科技有限公司
分类号: TH77;TP391.41
DOI: 10.16818/j.issn1001-5868.2019.06.031
页码: 902-908
总页数: 7
文件大小: 2530K
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