【摘 要】
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冰勺表面缺陷包括严重缺陷和轻度缺陷。严重缺陷检测技术比较成熟，而轻度缺陷检测存在漏检和误检的博弈。严重缺陷属于不能出售的废品，轻度缺陷中劈裂和污染也是废品，而节子、矿物线、腐朽和色差属于合格品，售价低于无缺陷的优良品。本文针对轻度缺陷检测提出一套解决方案：首先提取冰勺轮廓，定位冰勺表面区域，然后对冰勺表面进行预处理，利用最小二乘法拟合的直线方程与预处理后灰度值数据相减，计算偏差。通过最小二乘法迭代
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冰勺表面缺陷包括严重缺陷和轻度缺陷。严重缺陷检测技术比较成熟，而轻度缺陷检测存在漏检和误检的博弈。严重缺陷属于不能出售的废品，轻度缺陷中劈裂和污染也是废品，而节子、矿物线、腐朽和色差属于合格品，售价低于无缺陷的优良品。本文针对轻度缺陷检测提出一套解决方案：首先提取冰勺轮廓，定位冰勺表面区域，然后对冰勺表面进行预处理，利用最小二乘法拟合的直线方程与预处理后灰度值数据相减，计算偏差。通过最小二乘法迭代拟合求取正常表面偏差值，从而计算其标准差，最后基于3σ准则提取迭代前的异常数据即缺陷。以上算法可检测出小面积轻度缺陷，针对大面积腐朽、色差等缺陷通过基于灰度峰值水平直线方程计算偏差来提取缺陷。两种方法相结合检测冰勺表面缺陷。本文所研究的冰勺表面缺陷涵盖了冰勺生产工业中主要的表面缺陷类型，包括节子、矿物线、劈裂、污染、腐朽和色差等。在自建的图像数据库上做算法测试，结果表明，本文方法漏检率仅为1.27%，误检率降低至3.85%。具有实际应用价值。
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