【摘 要】
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工业上铝管在装配使用之前要检测铝管是否存在缺陷,本文采用一种基于RPCA的铝管表面缺陷检测,主要检测铝管表面的擦伤和压坑缺陷。为保证铝管图像之间线性相关,要先对图像预
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工业上铝管在装配使用之前要检测铝管是否存在缺陷,本文采用一种基于RPCA的铝管表面缺陷检测,主要检测铝管表面的擦伤和压坑缺陷。为保证铝管图像之间线性相关,要先对图像预处理,得到一组能够用RPCA (Robust Principal Component Analysis)算法处理的铝管图像。本文采用RPCA算法对一组分辨率为250 ×75的8张铝管图像进行低秩稀疏分解,运用非精确拉格朗日乘子法求解RPCA模型,得到的稀疏图像即为缺陷图像,对缺陷图像进行识别。通过实验证明上述方法在铝管表面缺
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