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文檔簡介
1、鋼珠產(chǎn)品在自動化生產(chǎn)過程中會產(chǎn)生各種各樣的質(zhì)量問題，需要在瑕疵檢測環(huán)節(jié)加以去除，以保證產(chǎn)品生產(chǎn)的順利進(jìn)行。利用機器視覺技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品表面瑕疵檢測，能有效的提高檢測工序的準(zhǔn)確性，實時性及可靠性，是目前工業(yè)瑕疵檢測領(lǐng)域研究的熱點。
現(xiàn)有的鋼珠瑕疵檢測方法是基于PC機利用模板匹配算法實現(xiàn)。模板匹配算法存在算法復(fù)雜，檢測效率低的問題，已不能滿足工業(yè)生產(chǎn)過程中實時檢測的需求。此外，由于采集到的鋼珠圖像在一定程度上存在成像過程中引入的椒鹽亮
2、噪聲，使得現(xiàn)有瑕疵檢測方法的誤檢率較高。
為了解決現(xiàn)有瑕疵檢測系統(tǒng)存在的問題，本文重點研究并提出了基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的瑕疵檢測算法，在形態(tài)學(xué)梯度的基礎(chǔ)上對鋼珠瑕疵進(jìn)行提取檢測。針對Otsu算法瑕疵誤分割的問題，對Otsu閾值分割算法加以改進(jìn)，從而提高瑕疵分割的效果；而對于椒鹽亮噪聲干擾的問題，設(shè)計亮噪聲濾波器提高瑕疵檢測的正確率。實驗結(jié)果表明，該算法在處理速度及檢測正確率上都優(yōu)于現(xiàn)有的模板匹配算法。
在鋼珠瑕疵檢測算法的
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