針對(duì)帶鋼表面缺陷圖像光照不均而使得邊緣檢測(cè)困難的問(wèn)題,分別使用頂帽變換和同態(tài)濾波對(duì)常規(guī)缺陷和低對(duì)比度缺陷進(jìn)行去光照不均處理。接著,通過(guò)Otsu算法求出缺陷圖像最佳閾值獲取自適應(yīng)的閾值改進(jìn)邊緣檢測(cè)算法,即分別采用Sobel算法、Canny-Otsu算法進(jìn)行常規(guī)缺陷和低對(duì)比度缺陷的圖像分割。以帶鋼表面黑斑、劃傷等典型缺陷為例進(jìn)行了研究,結(jié)果表明算法取得了良好的效果。 

【文章來(lái)源】：組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù). 2020年08期 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

劃傷缺陷圖像處理效果圖

圖2 分層缺陷圖像處理效果圖

黑斑缺陷圖像處理效果圖


本文編號(hào)：2950519