【摘 要】
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高亮金属表面具有高反光特性,导致表面缺陷特征不易提取,为此,提出一种强噪声背景下微弱图像获取的新方法。通过增强光强实现对输入图像的噪声进行增强,使得像面的非目标成像
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51705003);安徽省自然科学基金资助项目(1808085QE130);机械制造系统工程国家重点实验室开放课题(sklms2018009);安徽省高等学校自然科学研究项目(KJ2017A081)
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高亮金属表面具有高反光特性,导致表面缺陷特征不易提取,为此,提出一种强噪声背景下微弱图像获取的新方法。通过增强光强实现对输入图像的噪声进行增强,使得像面的非目标成像的辐射能量(鬼像)也得到增强,用高信噪比的鬼像替代主像,从而消除因金属表面高反射特性带来的强光污染。然后将此方法用于翅片蒸发器脊面卡槽缺、漏、错问题的检测,结合图像处理算法,搭建了缺陷检测系统。通过实验,验证了该方法的准确性和可靠性,能够在消除高亮金属表面强光噪声影响的基础上,有效识别蒸发器脊面卡槽特征。
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