基于机器视觉的镍板材表面缺陷检测研究

作     者：李建华 刘广鹏 赵正天 雷春丽 LI Jianhua;LIU Guangpeng;ZHAO Zhengtian;LEI Chunli

作者机构：兰州理工大学机电工程学院甘肃兰州730050 兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 

基　　金：国家重点研发计划项目(2020YFB1713600) 

出 版 物：《机械制造与自动化》 (Machine Building & Automation)

年 卷 期：2024年第53卷第3期

页      码：66-69,118页

摘      要：针对电解法提纯镍板材表面出现的质量缺陷,设计改进Canny的缺陷检测方法。利用双边滤波使图像去噪保边,研究一种增强梯度的掩模并融入Sobel中形成双层卷积核,增强缺陷边缘梯度,弱化缺陷内部及背景区域的梯度。采用分水岭算法代替非极大抑制与形态学边缘连接算法进行边缘细化。实验结果表明:本算法对镍板缺陷的检测效果优于经典算法和其他几种改进算法。

主 题 词：机器视觉 表面缺陷检测 改进Canny 最大熵 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0805[工学-能源动力学] 080502[080502] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19344/j.cnki.issn1671-5276.2024.03.014

馆 藏 号：203128283...