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機(jī)器視覺(jué)之表面劃痕的分類(lèi)

2021-12-14 10:29

機(jī)器視覺(jué)越來(lái)越廣發(fā)的應(yīng)用于各行業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品的質(zhì)檢。很好的解決人工的短板問(wèn)題,那么今天我們就來(lái)說(shuō)說(shuō)工業(yè)金屬表面劃痕的分類(lèi)都有哪些吧

機(jī)器視覺(jué)之表面劃痕

第一類(lèi)劃痕缺陷圖像第二類(lèi)劃痕,部分灰度值變化并不明顯,整幅圖像灰度比較平均,劃痕面積也比較小,只有幾個(gè)像素點(diǎn),灰度也只比周?chē)鷪D像稍低,很難分辨。可以對(duì)原圖像進(jìn)行均值濾波,得到較平滑的圖像,并與原圖像相減,當(dāng)其差的絕對(duì)值大于閾值時(shí)就將其置為目標(biāo),并對(duì)所有的目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)記,計(jì)算其面積,將面積過(guò)小的目標(biāo)去掉,剩下的就標(biāo)記為劃痕。

機(jī)器視覺(jué)之表面劃痕

第二類(lèi)劃痕缺陷圖像第三類(lèi)劃痕,各部分灰度差異較大,形狀通常呈長(zhǎng)條形,如果在一幅圖像上采取固定閾值分割,則標(biāo)記的缺陷部分會(huì)小于實(shí)際部分。由于這類(lèi)圖像的劃痕狹長(zhǎng),單純依靠灰度檢測(cè)會(huì)將缺陷延伸部分漏掉。對(duì)于這類(lèi)圖像,根據(jù)其特點(diǎn)選擇雙閾值和缺陷形狀特征相結(jié)合的方法。

機(jī)器視覺(jué)之表面劃痕

第三類(lèi)劃痕缺陷圖像由于在工業(yè)檢測(cè)中圖像的多樣性,對(duì)于每一種圖像,都要經(jīng)過(guò)分析綜合考慮各種手段來(lái)進(jìn)行處理達(dá)到效果。一般來(lái)說(shuō),劃痕部分的灰度值和周?chē)2糠窒啾纫担簿褪莿澓鄄糠只叶戎灯?而且,大多都是在光滑表面,所以整幅圖的灰度變化總體來(lái)說(shuō)非常均勻,缺乏紋理特征。


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