基于形态学特征的机械零件表面划痕检测

• 作者: 余厚云 周申江 李克斌
• 来源期刊: 光学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 划痕检测 形态学特征 区域生长 多特征加权融合
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: "机器视觉检测与应用"专题
• 页码范围: 260-266
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/AOS201838.0815027

摘要

采用高、低角度光源组合打光方式提取感兴趣区域, 构建划痕形态学的中值滤波核以获取准确的背景图像, 再经背景差分后提取划痕缺陷.采用基于方向梯度的改进区域生长算法实现了同一划痕的有效连通, 降低了划痕缺陷的漏检率.通过对面积、长宽比等主要特征参数的置信度分析, 提出了一种多特征加权融合的划痕判定方法.结果表明, 利用该方法进行划痕检测的正确率达95.7％, 算法处理时间少于1.21s, 达到了工程应用的精度和效率要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余厚云		18	175	8.0	13.0
2	李克斌		2	0	0.0	0.0
3	周申江		2	0	0.0	0.0