【摘 要】
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针对不同的数码产品表面光学特性不一、缺陷检测可靠性低的问题,提出了一种可适应不同表面类型的视觉检测方法.首先在不同的光源下采集图像,并根据灰度统计分析后的识别结果
【机 构】
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华南理工大学机械与汽车工程学院,广州大学机械与电气工程学院
【基金项目】
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国家“863”计划项目(2012AA050302);机械系统与振动国家重点实验室开放课题(MSV-2013-11)~~
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针对不同的数码产品表面光学特性不一、缺陷检测可靠性低的问题,提出了一种可适应不同表面类型的视觉检测方法.首先在不同的光源下采集图像,并根据灰度统计分析后的识别结果对材料进行分类;接着使用基于全局和动态阈值的分割算法以及改进的曲线检测器对不同的表面进行检测,该曲线检测器利用高斯滤波和偏导特征先找出曲线的关键点,再通过"松弛"算法将其连接成线.实验结果表明,文中算法具有较好的鲁棒性,对外界有较强的抗干扰能力;综合性能分析表明,文中算法的检测误报率低于5%,准确率高于93%,检测速度能满足实际生产要求.
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