基于机器视觉钢板表面缺陷检测技术研究

• 作者: 王震宇
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 钢板表面 缺陷检测
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 130-134
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3458字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2013.07.035

摘要

钢板表面缺陷严重降低钢板的耐磨性、耐高温性、耐腐蚀性、抗疲劳强度等性能,因此,钢板表面缺陷的检测就显得尤为重要.本文基于机器视觉采用Matlab图像处理技术对钢板表面缺陷进行检测识别.在不同光照条件下采集钢板表面图像,分别进行图像处理,讨论分析不同光照条件和去噪方法对检测结果的影响.首先对缺陷图像进行预处理,然后将预处理后的图像二值化及形态学图像处理,使图像背景与对象图形分离,提取出表面缺陷特征,计算缺陷的面积和周长.通过对图像细化和骨架提取线性缺陷,计算出缺陷长度,并且通过对像素的标定,将像素单位转化为长度或面积单位.实验结果表明该方法具有很好的可靠性和重复性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王震宇	上海大学理学院	5	48	4.0	5.0