图像边缘提取在工件内部缺陷识别中的应用研究

• 作者: 杨小义 黄伟
• 来源期刊: 机床与液压
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 智能融合算法 模糊数学形态学 梯度算子
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 页码范围: 107-111,136
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2017.12.018

摘要

工件内部缺陷是难于检验的,借助图像识别技术可以精确地确定工件内部是否存在缺陷以及界定工件内部缺陷的区域范围等,因此,断层扫描图像分割技术已广泛应用于工件内部的缺陷识别检测.为了克服采用传统分水岭算法分割图象导致的过分割现象,提出了一种图像边缘提取的智能融合算法.首先借助基于模糊形态学的开闭算法对图像做了平滑处理,其次,基于数学形态学计算了梯度算子,最后对梯度图像进行分割获得了期望的图像.仿真对比实验研究验证了该算法可较好地消除过分割现象,在工件内部缺陷图像识别中有更好的实时性与可用性.研究结果表明:提出的智能融合算法对提高图像处理质量有重要参考意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄伟	重庆工业职业技术学院自动化学院	15	44	4.0	6.0
2	杨小义	重庆师范大学教育学院	15	27	3.0	4.0