磁瓦表面图像的自适应形态学滤波缺陷提取方法

摘要：

结合磁瓦表面机器视觉自动识别系统的需求,提出一种基于自适应形态学滤波的缺陷提取方法.针对磁瓦表面缺陷对比度低、图像中存在磨痕纹理背景和整体的亮度不均匀等难点,设计了一种新的自适应形态学滤波器； 根据磁瓦表面图像不同区域内的灰度变化进行分区域逐行扫描,估算每行缺陷最大尺寸,使滤波器的一维棒状结构元素随着缺陷尺寸自动调整；通过逐行自适应形态学滤波滤除或弱化缺陷,模拟出背景图像(阈值曲线),用原始图像与背景图像相比较即可提取出磁瓦表面的缺陷.实验结果表明,该方法能准确、快速地提取出磁瓦表面图像各区域的缺陷,通用性好,可用于磁瓦缺陷在线自动识别系统.

关键词：缺陷提取、自适应、形态学滤波、图像分割

所属期刊栏目：24

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金51075419;四川省高新技术产业重大关键技术项目2010GZ0051;重庆市自然科学基金cstc2011jjA70005

在线出版日期：2012-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：351-356