基于机器视觉的金属表面缺陷检测方法研究

摘要：

普通的图片成像中一般都为像素灰度值的成像形式,因此对于表面缺陷检测方法主要有灰度阈值分割法、灰度数据边缘振幅提取法和傅立叶数据变化提取等方法,一般都是应用于表面内灰度值变化不大的情况[1].其中对于金属表面的检测中,基本适合使用以上方法进行处理,但是如果出现金属表面有反光或图像噪声异常等情形时,单纯的检测方法不再适合对表面进行检测,本文应用了基于灰度值对比方式对表面异变大的区块独立化进行表面缺陷检测处理,实现良好的反光和图像噪声的控制效果,并且实现了表平面缺陷检测中的划痕、污点和凹陷等功能.

关键词：灰度值、表面缺陷检测、视觉成像、图像噪声

所属期刊栏目：9

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：2017年"攀登计划"广东大学生科技创新培育专项资金资助

在线出版日期：2017-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：47-48,50