【摘 要】
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对于超声振动辅助切削单晶硅亚表面造成的裂纹损伤，常规的检测算法在检测目标较大的情况下裂纹损伤采集特征不均匀，导致该方法不能达到比较高的检测精度。针对检测精度不足的问题，提出基于机器视觉的单晶硅超声振动辅助切削亚表面裂纹损伤检测算法。搭建一套单晶硅表面图像采集装置，选择合适的光源采集分辨率较高的裂纹损伤图像，使用高斯核和图像熵提取裂纹损伤特征点和特征尺度，将裂纹特征与高斯函数的二阶导结合作卷积处理，
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对于超声振动辅助切削单晶硅亚表面造成的裂纹损伤，常规的检测算法在检测目标较大的情况下裂纹损伤采集特征不均匀，导致该方法不能达到比较高的检测精度。针对检测精度不足的问题，提出基于机器视觉的单晶硅超声振动辅助切削亚表面裂纹损伤检测算法。搭建一套单晶硅表面图像采集装置，选择合适的光源采集分辨率较高的裂纹损伤图像，使用高斯核和图像熵提取裂纹损伤特征点和特征尺度，将裂纹特征与高斯函数的二阶导结合作卷积处理，用于裂纹损伤检测，以多个特征尺度下的最大值作为检测结果。实验结果表明：在不同裂纹损伤深度条件下，设计的基
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