基于机器视觉的钢带缺陷检测研究

• 作者: 刘堂友 刘朝选 吴云飞
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 缺陷检测 识别分类 钢带
• 年，卷（期）: 2015,（24）
• 所属期刊栏目: 图像与多媒体
• 页码范围: 50-52
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 1646字
• 语种: 中文

摘要

针对钢带缺陷传统的人工检测效率低、误检率高以及危险程度大等问题,提出了一种基于机器视觉的缺陷检测和识别的研究方案.采用工业摄像头采集钢带生产线上的视频图像,通过中值滤波和小波分析相结合的方法去噪,并用Canny算子实现边缘检测,再以缺陷图像的圆形度等特征完成识别分类,从而实现对钢带缺陷的检测和统计.实验结果表明,该缺陷检测方案能够实时准确有效地识别钢带缺陷,证明了该方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘堂友	东华大学信息科学与技术学院	13	173	4.0	13.0
2	刘朝选	东华大学信息科学与技术学院	1	5	1.0	1.0
3	吴云飞	东华大学信息科学与技术学院	2	7	2.0	2.0