本文利用马氏距离构造了一种基于统计学习的板带箔表面缺陷检测的新方法。该方法利用与待检测的板带箔相关的正常表面图像的先验信息建立一个剩余图像的统计模型,构造一个表面缺陷判别函数,通过设置一个适当的阈值,检测出缺陷区域。实验结果显示了该方法对各类缺陷检测的适用性和有效性。最后我们将其与最佳阈值分割进行对比,并分析了该方法在复杂光照环境下有相对比较好检测结果的原因。
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