【摘 要】
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在基于视觉的钢板表面缺陷检测过程中,检测系统采集到的图像由于受到光照等因素的影响,图像局部变得过亮,增加了缺陷检测的难度。针对此类缺陷检测问题,提出了一种动态均值的
【机 构】
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河南理工大学电气工程与自动化学院,河南理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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河南理工大学博士基金资助项目(B2010-17)
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在基于视觉的钢板表面缺陷检测过程中,检测系统采集到的图像由于受到光照等因素的影响,图像局部变得过亮,增加了缺陷检测的难度。针对此类缺陷检测问题,提出了一种动态均值的图像增强方法,使得图像局部过亮的情形得到了很大改善,为图像后续的分割处理提供了极大便利。利用最大熵分割方法对增强处理后的图像进行分割实验,实验结果表明该方法使钢板表面的缺陷检测更加有效、简单,验证了该方法在钢板表面缺陷检测中的可行性,具有一定的应用价值。
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