复杂机电模具表面缺陷数据多时段检测仿真

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为了提高复杂机电模具表面缺陷检测的质量,提出一种复杂机电模具表面缺陷数据多时段检测方法。获取复杂机电模具特征,利用模具图像的高频分量和低频分量,对图像最优特征子集进行提取,并对复杂机电模具表面图像进行划分,构建缺陷函数,对缺陷函数中的阈值进行自适应调整,得出模具图像表面缺陷的深度与偏移程度。根据获取得到模具图像表面缺陷信息,运用分块图像相减匹配方法检测表面缺陷部分,并根据复杂机电模具时间常数,实现对复杂机电模具表面缺陷数据的检测。实验结果表明,相比其它检测方法,新的检测方法具有较高的检测准确性和正检率,降
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