基于小波分解的带钢缺陷检测

• 作者: 师红宇 管声启
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 带钢缺陷 小波分解 图像融合 形态学滤波 缺陷检测
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 35-37
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 1533字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2016.12.008

摘要

带钢缺陷是带钢质量检验的重要组成部分，通过相关的理论分析，本文提出了一种基于小波分解的带钢缺陷检测方法。首先对带钢图像进行小波分解；然后，选择子图进行融合，从而有效地抑制了背景纹理信息；在此基础上，对带钢的融合图像进行图像分割和形态学滤波，实现对带钢缺陷的位置和面积的准确检测。实验结果表明，该检测方法是有效的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	管声启	西安工程大学机电工程学院	67	250	8.0	11.0
2	师红宇	西安工程大学计算机科学学院	17	62	5.0	7.0