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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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：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
. i3 n5 J" |) V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 u% v4 e& |% `7 ]4 t! P" W: e2 M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3 s9 ?) l7 L5 \6 {5 w
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－
9 V( s. e' s% n  Xｍｅａｎｓ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* ?0 v8 A; Q% h7 k6 Y* B
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
. m+ i. A9 Q% H; Q6 w' o" t法的检测精度较高，对光照不均匀具有良好的抗干扰能力- K% t* I9 a: C( |) x

) B- H" r& I# f: a; [! |3 w% {5 F; P4 f" t% E8 ~& @

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