基于机器视觉的零件加工瑕疵图像识别算法

摘要：

由于传统瑕疵图像识别算法存在识别时间长、准确率较低的问题,研究基于机器视觉的零件加工瑕疵图像识别算法.使用最小误差法分割图像阈值,获取并处理瑕疵零件图像;提取瑕疵图像的全局特征与局部特征,经多维向量特征值排序后得到零件加工瑕疵的最终特征;利用形态学细化法提取图像边缘轮廓,结合机器视觉细化边缘像素,实现瑕疵图像识别.测试结果表明:使用机器视觉识别零件加工瑕疵图像算法,当图像数量增加到1000张时,图像识别平均所用时间为78.3 s,平均准确率则为95.817％,可以提高零件加工瑕疵图像识别的准确率.

关键词：机器视觉、零件加工、瑕疵、图像、识别算法

所属期刊栏目：35

分类号：TH161.1

在线出版日期：2023-04-10（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：188-190