基于熵率聚类的超像素机器视觉与缺陷检测算法

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在智能制造中,传统成像技术已经满足不了高精度工业需求。提出了结合熵率聚类的目标分割算法,并且基于超像素的邻边集,建立熵率和平衡项的目标函数,最后通过贪婪启发算法优化并求解该目标函数,得到最优的超像素集合。并设计了基于高斯函数衡量相邻像素的相似性实验,设定相关参数,进行工业制造实际流程检测。最终实验结果表明,所提算法有较好的检测识别效果,在轮廓及内部条纹识别上效果明显,整体识别效果良好,适用于工业制造领域。
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