【摘 要】
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随着科技的进步,永磁电机逐渐融入人类的生活,作为其必备零件磁瓦,它的质量需要严格把控,所以提出一系列方法,实现对磁瓦表面缺陷分割与检测。本论文以机器视觉理论为基础,在现有的检测与识别技术上,选择适合磁瓦表面缺陷分割与检测的技术算法,并对相应的算法进行了改进,实现了磁瓦表面缺陷分割与检测研究,具体工作如下:(1)针对采集的磁瓦图像需要降噪的问题,本研究将原始图像进行量化级处理、高斯滤波、伽玛校正等操
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随着科技的进步,永磁电机逐渐融入人类的生活,作为其必备零件磁瓦,它的质量需要严格把控,所以提出一系列方法,实现对磁瓦表面缺陷分割与检测。本论文以机器视觉理论为基础,在现有的检测与识别技术上,选择适合磁瓦表面缺陷分割与检测的技术算法,并对相应的算法进行了改进,实现了磁瓦表面缺陷分割与检测研究,具体工作如下:（1）针对采集的磁瓦图像需要降噪的问题,本研究将原始图像进行量化级处理、高斯滤波、伽玛校正等操作,使原图像的质量以及对比度增强,为后续图像分割提供良好的基础;（2）针对大津法对磁瓦图像的分割结果进行分析,引入模糊聚类的概念,并将直觉因子引入模糊聚类算法,在原有的聚类目标函数中加入非隶属度矩阵的影响参数,更好的描述了中心像素以及临近像素的互相约束关系,从而提高图像目标区域的聚类性能,克服了磁瓦图像中的噪点及阴影干扰,使用CH聚类指标确定聚类簇数,最终实现图像分割,结果表明改进的模糊聚类有效的将目标区域和背景分割开,在时间维度上具有优越性;（3）针对缺陷的形态和纹理特征进行提取,共提取14个特征,利用主成分分析技术对多特征进行处理,选择贡献率前6的特征作为模型输入参数;构建支持向量机多分类模型,利用网格搜索选取最优惩罚参数和gamma函数,实现磁瓦图像的缺陷检测,与KNN检测模型做对比,最终SVM模型以总体识别率79.4793%胜出。实验表明,支持向量机在精度和鲁棒性方面具有良好的性能,可以有效地检测出磁瓦表面的裂纹、气孔、崩烂缺陷。
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