【摘 要】
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石油运输管道是采用钢板焊接而成的,在它的内壁表面可能会存在划痕、内断、凹坑等问题,如果不能及时发现其内表面的异常则会生产出大量的不合格品,给企业带来损失.本文设计了一种基于图像显著性的钢管内表面异常检测方法.该方法先获取图像利用离散余弦变化后的信息,然后再将其与图像的相位谱进行融合得到最终的显著图,最后通过连通区域检测将检测结果映射到原图上.实验结果表明,相对其他检测方法,该方法的检测效果更优,准
【机 构】
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长安大学电子与控制工程学院,渤海装备华油钢管有限公司
【基金项目】
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工信部国家物联网重点研发项目(2019ZDLGY03-01),陕西省重点产业链项目(201805045YD23CG29)。
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石油运输管道是采用钢板焊接而成的,在它的内壁表面可能会存在划痕、内断、凹坑等问题,如果不能及时发现其内表面的异常则会生产出大量的不合格品,给企业带来损失.本文设计了一种基于图像显著性的钢管内表面异常检测方法.该方法先获取图像利用离散余弦变化后的信息,然后再将其与图像的相位谱进行融合得到最终的显著图,最后通过连通区域检测将检测结果映射到原图上.实验结果表明,相对其他检测方法,该方法的检测效果更优,准确率更高,具有较好的稳定性和实用性.
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