典型文献
基于机器视觉的钢卷尺表面缺陷检测系统设计
文献摘要：
针对钢卷尺生产过程中表面缺陷检测效率低下的问题,构建一套应用于实际工业环境下的基于机器视觉的钢卷尺表面缺陷在线检测系统.首先,设计一种实验检测平台用于获取钢卷尺表面的图像;然后,通过图像分割的数字图像处理手段准确定位钢卷尺区域轮廓;最后,采用基于灰度值的模板匹配算法、边缘检测算法及颜色聚类方法对预处理后的图像进行匹配和特征计算,实现对目标物体和区域图像的快速定位和特征提取.结果表明:该检测系统的正确率达95.83％,平均检测速度达5.025秒/根,基本代替了人工检测,为钢卷尺表面检测提供了一种检查正确率和效率较高的新方法.
文献关键词：
机器视觉;钢卷尺;缺陷检测;图像处理
中图分类号：
作者姓名：
陈佳星;沈毅;周浩;邓晓辰
作者机构：
浙江理工大学机械与自动控制学院,浙江 杭州 310018
文献出处：
引用格式：
[1]陈佳星;沈毅;周浩;邓晓辰-.基于机器视觉的钢卷尺表面缺陷检测系统设计)[J].软件工程,2022(12):21-25
A类：
B类：
机器视觉,钢卷尺,表面缺陷检测,检测效率,工业环境,缺陷在线检测,在线检测系统,实验检测,检测平台,图像分割,数字图像处理,处理手段,准确定位,灰度值,模板匹配算法,边缘检测算法,聚类方法,特征计算,快速定位,检测速度,表面检测
AB值：
0.28886
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