基于机器视觉的钢材表面缺陷识别方法分析

• 作者: 刘亚楠
• 来源期刊: 计量与测试技术
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 钢材 缺陷识别 图像处理
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 计量方法与应用
• 页码范围: 97-98,102
• 页数: 3页
• 分类号: TB9
• 字数: 970字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15988/j.cnki.1004-6941.2018.12.030

摘要

分析了钢材表面缺陷的形成原因及其现有检测技术,针对钢材表面缺陷搭建机器视觉检测系统,介绍了钢材缺陷检测流程及相关元器件的选择和安装,以实现快速采集钢材表面图像要求.对采集的图像进行灰度化、图像增强、边缘检测、特征提取、缺陷识别等操作,实现了对钢材表面缺陷的快速提取.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘亚楠		2	2	1.0	1.0