基于机器视觉的H型钢表面缺陷检测

• 作者: 马永福
• 来源期刊: 冶金与材料
• 关键词: H型钢 表面缺陷 机器视觉 边缘检测
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 13-14
• 页数: 2页
• 字数: 1603字
• 语种: 中文

摘要

文章实现了基于机器视觉的H型钢表面缺陷的检测识别.首先,采用工业线阵相机作为图像采集设备,基于线结构光方法采集H型钢翼缘板外侧图像,通过调节相机参数,避免图像变形.其次,对缺陷图像进行预处理,利用中值滤波去除噪声,利用直方图均衡化进行图像增强和利用好Canny边缘检测提取图像边缘,突出缺陷信息,提高缺陷对比度.进而提取不同类型缺陷的特征,如不变矩,灰度信息和灰度共生矩,并作为支持向量机分类器的输入.最后,通过优化支持向量机参数,完成对凸起、麻点和凹坑的识别分类,总体准确率达90.59％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马永福	河北津西钢铁集团股份有限公司技术中心	2	0	0.0	0.0