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摘要:
对火花塞端面缺陷进行检测时, 传统的检测方法是采用人工目测, 检测精度低, 受人为的影响因素多.根据火花塞端面检测的实际需求, 设计了一种基于机器视觉的全自动检测算法.该算法首先利用图像形态特征采用改进的霍夫变换方法提取待检测圆环区域, 并根据实际检测需求对圆环区域做极坐标变换, 使圆环区域展开为矩形.然后采用局部阈值分割方法对其进行二值化, 并利用形态学滤波的方法分离缺陷及类缺陷杂质区域, 结合连通域标记算法提取缺陷及类缺陷杂质区域.最后, 计算统计缺陷及类缺陷杂质的梯度直方图特征并对其进行逻辑回归分类识别.实验结果表明, 该算法检测精度达到99%, 漏检率仅1/500.不仅可完全满足工业生产的检测质量需求, 而且检测周期为0.6 s, 满足了工业在线生产的速度需求.
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文献信息
篇名 火花塞端面缺陷自动检测算法设计
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 图像处理 缺陷检测 机器学习 火花塞端面 逻辑回归
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 应用开发研究
研究方向 页码范围 172-176
页数 5页 分类号 TP751.1
字数 3688字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.02.036
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 张静 电子科技大学光电科学与工程学院 33 221 9.0 13.0
2 刘娟秀 电子科技大学光电科学与工程学院 49 264 8.0 13.0
3 刘霖 电子科技大学光电科学与工程学院 73 411 11.0 16.0
4 刘永 电子科技大学光电科学与工程学院 52 105 5.0 7.0
5 杜晓辉 电子科技大学光电科学与工程学院 2 0 0.0 0.0
6 倪光明 电子科技大学光电科学与工程学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
图像处理
缺陷检测
机器学习
火花塞端面
逻辑回归
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
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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