【摘 要】
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为了提高工业产品质量控制中表面缺陷检测的准确性和可靠性,提出一种基于多元图像分析(MIA)的表面缺陷检测算法.采用合格样本图像和被测图像堆叠构成多元被测图像,利用基于主
【机 构】
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浙江大学流体传动及控制国家重点实验室
【基金项目】
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教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-04-0545)
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为了提高工业产品质量控制中表面缺陷检测的准确性和可靠性,提出一种基于多元图像分析(MIA)的表面缺陷检测算法.采用合格样本图像和被测图像堆叠构成多元被测图像,利用基于主成分分析(PCA)的多元图像处理方法,获得多元被测图像的主分量表示,将去掉第一主分量和噪音后的Q统计图像作为缺陷特征的检测空间,利用阈值处理检测缺陷.金属罐内壁的表面缺陷检测实验结果表明,与现有基于直方图阈值处理等检测方法相比,受照明不均匀影响小,提高了图像检测系统的准确性和鲁棒性,使缺陷的误检率大大降低.
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