基于图像分割的机械工件表面缺陷无损识别方法

• 作者: 陈晓雨 张本松
• 来源期刊: 九江学院学报（自然科学版）
• 关键词: 图像分割 机械工件 表面缺陷 阈值 无损识别
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 工程科学与技术
• 页码范围: 50-52,67
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19717/j.cnki.jjun.2021.01.012

摘要

文章提出一种基于图像分割的机械工件表面缺陷无损识别方法,以改善机械生产领域工件质量检测的效率与智能化水平.基于亮度谱信息进行工件缺陷区域像素定位,通过像素阈值映射操作完成工件表面缺陷初步分割,并生成二值图像;根据图像灰度直方图基本特征计算缺陷分割的阈值,基于阈值信息自适应划分前景信息与背景信息,进一步得到精准的缺陷分割结果;最后构建卷积神经网络识别模型,以缺陷图像形状特征为依据识别工件表面缺陷的三种类型.实验结果显示,该方法识别工件表面缺陷的成功率高达97.3％,与同类型识别方法相比更具有精度优势.