【摘 要】
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针对带钢表面缺陷检测实时性要求高,易受外界环境、缺陷特征弱等视觉检测难题,提出一种基于相位谱和加权马氏距离的带钢表面缺陷显著性检测方法。首先,对缺陷样本图像进行傅
【机 构】
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河北工业大学控制科学与工程学院,河北科技大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61403119,61203275）, 河北省自然科学基金资助项目（F2014202071）, 天津市特派员科技计划项目（15JCTPJC55500）.
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针对带钢表面缺陷检测实时性要求高,易受外界环境、缺陷特征弱等视觉检测难题,提出一种基于相位谱和加权马氏距离的带钢表面缺陷显著性检测方法。首先,对缺陷样本图像进行傅里叶变换,归一化幅值信息,获取只保留相位信息的检测模型。并且,证明了模型的有效性,该模型能够保留包含大量相位信息的不均匀缺陷纹理信号。然后,提出了加权马氏距离方法,对显著图像阈值化分割,完成缺陷检测。实验结果表明,该算法检测速度快,单幅图像平均检测耗时仅15.1 ms,能够满足带钢在线实时检测要求。在同一缺陷数据库完成对比实验,对不同带钢缺陷类型
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