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基于BLOB分析的钢卷边部缺陷检测研究: 收藏
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引用; 《邯郸职业技术学院学报》2022年第2期35卷 28-32页; 作者：赵静王伟牛英群王丽平邯郸职业技术学院河北邯郸056005; 针对硅电工钢卷边部缺陷人工检测速度慢、漏检误检率高、效率低的问题,比较了纹理分析、机器学习以及深度学习识别缺陷的优势和不足,结合边部图像尺寸巨大、细节复杂的特点,以图像识别为技术手段,提出了检测图像的BLOB特征进行缺陷分析...; 针对硅电工钢卷边部缺陷人工检测速度慢、漏检误检率高、效率低的问题,比较了纹理分析、机器学习以及深度学习识别缺陷的优势和不足,结合边部图像尺寸巨大、细节复杂的特点,以图像识别为技术手段,提出了检测图像的BLOB特征进行缺陷分析的方法,设计了预处理算法、图像分割算法、边缘检测算法和模板匹配算法。实际运行结果表明,BLOB分析具有效率高、速度快、识别能力强的特点,可满足工业边部图像的检测要求。; 来源：详细信息评论

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