基于多元图像分析的表面缺陷检测算法

• 作者: 梁冬泰 王宣银
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉检测 多元图像分析 主成分分析 Q统计量
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 448-452
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2010.03.006

摘要

为了提高工业产品质量控制中表面缺陷检测的准确性和可靠性,提出一种基于多元图像分析(MIA)的表面缺陷检测算法.采用合格样本图像和被测图像堆叠构成多元被测图像,利用基于主成分分析(PCA)的多元图像处理方法,获得多元被测图像的主分量表示,将去掉第一主分量和噪音后的Q统计图像作为缺陷特征的检测空间,利用阈值处理检测缺陷.金属罐内壁的表面缺陷检测实验结果表明,与现有基于直方图阈值处理等检测方法相比,受照明不均匀影响小,提高了图像检测系统的准确性和鲁棒性,使缺陷的误检率大大降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宣银		127	1862	25.0	36.0
2	梁冬泰		9	207	7.0	9.0