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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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' ~2 E1 s! |2 x: w, e7 i( Y: f' N7 b6 m% U5 i9 R

! c; ^. g7 C, F：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+ O7 f7 s, E/ N3 E1 Q: u
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2 G& U4 H) a$ 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
( n% e9 E2 I' q, U. s2 x+ ?( Z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－
0 g/ |' f& ^$ f3 a. w3 W5 hｍｅａｎｓ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. P+ ]) m! s0 ?, T' [5 \
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$ n6 P9 E! o. P; w
法的检测精度较高，对光照不均匀具有良好的抗干扰能力+ s7 a1 F/ T4 c( z. N. r
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