基于熵率聚类的超像素机器视觉与缺陷检测算法

• 作者: 李锋
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 关键词: 机器视觉 熵率聚类 超像素 贪婪启发算法
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 行业应用|Industrial Application
• 页码范围: 70-73
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.02.012

摘要

在智能制造中,传统成像技术已经满足不了高精度工业需求.提出了结合熵率聚类的目标分割算法,并且基于超像素的邻边集,建立熵率和平衡项的 目标函数,最后通过贪婪启发算法优化并求解该 目标函数,得到最优的超像素集合.并设计了基于高斯函数衡量相邻像素的相似性实验,设定相关参数,进行工业制造实际流程检测.最终实验结果表明,所提算法有较好的检测识别效果,在轮廓及内部条纹识别上效果明显,整体识别效果良好,适用于工业制造领域.