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基于改进 K-means算法的钢管表面 缺陷视觉检测方法
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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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: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
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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
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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
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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-
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means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
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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
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法的检测精度较高,对光照不均匀具有良好的抗干扰能力
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基于改进 K-means算法的钢管表面.pdf
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