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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
( {: c  F7 \1 W$ [6 d' _
3 @' y0 s3 S2 H, `

& T, b5 x# {+ I4 l( D
0 R' I+ J; c( d! y$ l; A：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
" |1 I0 \8 n$ d7 t9 ^. }- U/ l" J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; Z+ b" z  c9 v6 l0 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
2 T# V" t1 {% B" a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－" u- F7 h6 o" r2 o+ D
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4 o" x3 {- J$ d3 V$ Y
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6 z* a4 I1 [) _; l! Z3 o) I
法的检测精度较高，对光照不均匀具有良好的抗干扰能力
8 C( o0 p8 h/ A; E4 `: c9 X% R$ T( @( ^5 C3 d- k

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