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摘要:
提出了一种基于数学形态学的失焦检测方法.对一组工业模具用针分别进行准确对焦以及失焦拍照,通过Kmeans聚类原理将图像转化为二值图像,采用数学形态学的方法对目标图像进行先膨胀后腐蚀的处理,改善图片质量,获取更为准确的边界信息.以目标图像特征提取的方法筛选出面积低于阈值面积的模具用针图像,从而确定已发生断裂的针.通过对比不同焦距照片的处理结果,提出失焦检测方法,明显提高检测效率.实验证明,此方法可以快速、准确、批量的检测出模具断针,确立适宜焦距,在工程上具有广泛的应用前景以及实用价值.
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文献信息
篇名 基于数学形态学的工业损伤检测方法
来源期刊 机械 学科 工学
关键词 工业损伤 数学形态学 Kmeans聚类法 二值化 失焦检测
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 测量与检测技术
研究方向 页码范围 67-70,77
页数 分类号 TJ765.4+1
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-0316.2016.06.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 樊庆文 四川大学制造科学与工程学院 77 448 11.0 18.0
2 王德麾 四川大学制造科学与工程学院 24 87 6.0 8.0
3 蔡文冬 四川大学制造科学与工程学院 1 1 1.0 1.0
4 周莹莹 四川大学制造科学与工程学院 3 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
工业损伤
数学形态学
Kmeans聚类法
二值化
失焦检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机械
月刊
1006-0316
51-1131/TH
大16开
四川省成都市锦江工业园区墨香路48号
62-105
1962
chi
出版文献量(篇)
5898
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11
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24321
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