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机器视觉之表面划痕的分类

2020-12-14 10:29

机器视觉越来越广发的应用于各行业进行产品的质检。很好的解决人工的短板问题,那么今天我们就来说说工业金属表面划痕的分类都有哪些吧

机器视觉之表面划痕

第一类划痕缺陷图像第二类划痕,部分灰度值变化并不明显,整幅图像灰度比较平均,划痕面积也比较小,只有几个像素点,灰度也只比周围图像稍低,很难分辨。可以对原图像进行均值滤波,得到较平滑的图像,并与原图像相减,当其差的绝对值大于阈值时就将其置为目标,并对所有的目标进行标记,计算其面积,将面积过小的目标去掉,剩下的就标记为划痕。

机器视觉之表面划痕

第二类划痕缺陷图像第三类划痕,各部分灰度差异较大,形状通常呈长条形,如果在一幅图像上采取固定阈值分割,则标记的缺陷部分会小于实际部分。由于这类图像的划痕狭长,单纯依靠灰度检测会将缺陷延伸部分漏掉。对于这类图像,根据其特点选择双阈值和缺陷形状特征相结合的方法。

机器视觉之表面划痕

第三类划痕缺陷图像由于在工业检测中图像的多样性,对于每一种图像,都要经过分析综合考虑各种手段来进行处理达到效果。一般来说,划痕部分的灰度值和周围正常部分相比要暗,也就是划痕部分灰度值偏小;而且,大多都是在光滑表面,所以整幅图的灰度变化总体来说非常均匀,缺乏纹理特征。

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