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块离散余弦变换与灰色聚类相结合的表面瑕疵识别: 收藏
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引用; 《现代制造工程》2019年第2期 116-121页; 作者：龚立雄黄敏王灿林湖北工业大学机械工程学院武汉430068 重庆理工大学机械工程学院重庆400054 重庆市银行业协会重庆400010 深圳市智博翼企业管理咨询有限公司深圳518172; 针对工件或产品表面局部细微瑕疵不易识别、不利于在线检测问题,提出了一种块离散余弦变换(Block-Discrete Cosine transform,BDCt)与灰色聚类相结合的表面瑕疵识别方法。该方法首先将图像分解成等尺寸的非重叠图像块,利用BDCt算法进行...; 针对工件或产品表面局部细微瑕疵不易识别、不利于在线检测问题,提出了一种块离散余弦变换(Block-Discrete Cosine transform,BDCt)与灰色聚类相结合的表面瑕疵识别方法。该方法首先将图像分解成等尺寸的非重叠图像块,利用BDCt算法进行图像变换,提取待测图像的能量谱特性;然后将能量特性作为质量特征进行t2统计分析,初步查明待测图像表面瑕疵形状和性质;最后采用灰色聚类方法处理表面疑似瑕疵,进一步确定瑕疵具体位置和形状。为验证算法的有效性,设计了LED灯镜头表面瑕疵识别的检测方案和试验步骤,试验结果表明:本文所提出的算法相较经典的Otsu算法和分水岭算法在表面瑕疵正确识别率、速度等方面具有明显优势,可用于表面瑕疵的在线检测和识别。; 来源：详细信息评论

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