【摘 要】
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针对铜铬合金激光表面改性质量快速无损检测的需求,提出了一种基于机器视觉的检测算法。首先采集试样表面形貌图像,然后使用自适应二值化方法从背景图像中分割视觉显著区域,再基于几何矩提取具有空间变换不变性的连通域形状特征,最后依据激光能量输入定义4种基本改性状态并训练支持向量机,以检测改性质量。使用MATLAB语言实现上述算法,结果表明:本文算法在特征提取及模型训练阶段的耗时约为45s,检测速度为5×10
【机 构】
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中国科学院力学研究所,北京100190;中国科学院大学工程科学学院,北京100049
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针对铜铬合金激光表面改性质量快速无损检测的需求,提出了一种基于机器视觉的检测算法。首先采集试样表面形貌图像,然后使用自适应二值化方法从背景图像中分割视觉显著区域,再基于几何矩提取具有空间变换不变性的连通域形状特征,最后依据激光能量输入定义4种基本改性状态并训练支持向量机,以检测改性质量。使用MATLAB语言实现上述算法,结果表明:本文算法在特征提取及模型训练阶段的耗时约为45s,检测速度为5×10~6pixel/s,检测准确率为97.0%。依据检测结果可进行相应的工艺参数优化。所提算法对光照等检测环
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