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标题: 基于改进 Ｋ－ｍｅａｎｓ算法的钢管表面 缺陷视觉检测方法 [打印本页]
作者: 杨利霞    时间: 2020-11-4 15:30
标题: 基于改进 Ｋ－ｍｅａｎｓ算法的钢管表面 缺陷视觉检测方法
基于改进 Ｋ－ｍｅａｎｓ算法的钢管表面
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缺陷视觉检测方法
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: ~' `: K! S; V4 ^: H: {  k
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/ y3 D9 A, X! o9 r) c8 ^5 m：为了利用机器视觉技术检测钢管表面缺陷，设计并搭建了钢管表面图像采集实验平台，针对钢管表面覆" c4 s. v" L' y9 Q
盖有氧化铁皮以及弧形外表面易造成光照不均等问题，提出一种基于改进 Ｋ－ｍｅａｎｓ灰度正反求和的检测方0 I( h7 A9 v% @4 t0 |' n# {8 U$ Y
法。首先采用垂直投影法获取钢管区域图像，计算得到其灰度反转图像，参 照 Ｆｒａｎｋｌｅ－ＭｃＣａｎｎＲｅｔｉｎｅｘ算 法  v3 e- g- C! ^3 n
原理分别对钢管区域图像及灰度反转图像进行增强，获得各自背景均匀的高对比度图像，再 采 用 改 进 的 Ｋ－
/ G3 T& j  `" r0 H* aｍｅａｎｓ算法进行图像分割，得到两个缺陷检测结果，并对二者求和，最后通过图像后处理优化检测结果。构建/ `! R# z4 v/ R( Q
了不同光照环境下包含凹坑、翘皮、划伤和辊痕等多类缺陷的钢管表面图像样本集进行实验，结果表明本文方3 H# {5 v9 Y( ^4 _7 B
法的检测精度较高，对光照不均匀具有良好的抗干扰能力, \- w; R$ d, d7 [' ~

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