【摘 要】
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针对当前带钢板材表面缺陷检测效率低、安全性差问题,分析一种基于机器视觉的带钢表面缺陷检测方法.首先利用OpenCV相关函数对缺陷图像进行灰度变换、降噪处理;接着对缺陷图
【机 构】
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郑州信息科技职业学院 信息工程学院 河南 郑州 450000;郑州信息科技职业学院 信息工程学院 河南 郑州 450000
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针对当前带钢板材表面缺陷检测效率低、安全性差问题,分析一种基于机器视觉的带钢表面缺陷检测方法.首先利用OpenCV相关函数对缺陷图像进行灰度变换、降噪处理;接着对缺陷图像边缘提取、计算相关几何特征并标记缺陷;最后采用纹理特征提取方法利用SVM支持向量机分类方法对缺陷进行分类;结果表明,各类方法的综合使用能够快速的检测出常见的6类缺陷,并对有缺陷的板材进行识别和处理,能够确保带钢产品的生产质量.
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