表面划痕检测算法论文

传统工业产品表面缺陷的检测很多时候都依赖于人工肉眼去识别，这严重降低了产品的生产速度，在一定程度上阻碍了社会生产力的进步。为了提高检测效果，降低

本文通过对缺陷图像的灰度特征和投影特征进行分析，得到了灰度特征明显的划痕和毛刺缺陷，投影特征较突出的竖纹和黑线缺陷。. 同时，工件表面由于存在细小

表面划痕检测技术兴于20世界50年代,主要采用人工目视检测、检测者凭借肉眼直接观察缺陷。传统的表面划痕检测技术存在诸多的弊端;如:人工检测精度低且工人易疲劳,人工的检测需要在高

表面缺陷检测是利用机器视觉设备获取图像来判断采集图像中是否存在缺陷。. 利用被检表面或缺陷的不同性质进行成像方案设计，合理的成像方案有助于获得光

一种基于机器视觉的表面缺陷检测方法,其特征在于,包括以下步骤: (a):采用ccd或cmos传感器对物体表面进行表面图像采集,并评判采集到图像的清晰程度,根据图像的

论文摘要: 为了检测旧电影胶片中的垂直划痕损伤,提出了一种旧电影胶片划痕检测算法。此算法不同于以前利用划痕单一特征进行检测的方法,而是同时结合利用了划痕的空域亮度特

机器视觉检测系统论文文献综述 李尚仁,王春明,米高阳[1](2019)在《基于机器视觉的焊缝表面下塌缺陷实时检测系统》一文中研究指出针对工件焊缝表面下塌缺陷检测精度低、效率低的问题

1、划痕 a恻痕缺陷 fM剐痕缺陷2 硕士学位论文 2缺陷分析及总体框架 d、划痕缺陷6 e1划痕缺陷7 圉2．1划痕缺陷圉 n划痕缺陷8 检测对象： 图2－1中的图（a）

Teledyne DALSA 具有线扫描视觉的一流技术,领 导业界表面检测的先进算法及强大的 Sherlock 视觉软件及其丰富的表面检测的应用经验,原 用此文对产品裂纹和划痕检测技术进行了

因此,表面划痕缺陷检测对于打光、相机分辨率、被检测部件与工业相机的相对位置、机器视觉算法等要求非常高。 机器视觉划痕检测的基本分析过程分为两步: 首先,