基于机器视觉的零件加工瑕疵图像识别算法

作者：刘玉洁

来源：信息与电脑(理论版), 2023, 35(02): 188-190.

• 机器视觉
• 零件加工
• 瑕疵
• 图像
• 识别算法

由于传统瑕疵图像识别算法存在识别时间长、准确率较低的问题,研究基于机器视觉的零件加工瑕疵图像识别算法。使用最小误差法分割图像阈值,获取并处理瑕疵零件图像;提取瑕疵图像的全局特征与局部特征,经多维向量特征值排序后得到零件加工瑕疵的最终特征;利用形态学细化法提取图像边缘轮廓,结合机器视觉细化边缘像素,实现瑕疵图像识别。测试结果表明:使用机器视觉识别零件加工瑕疵图像算法,当图像数量增加到1000张时,图像识别平均所用时间为78.3 s,平均准确率则为95.817%,可以提高零件加工瑕疵图像识别的准确率。

• 单位
  郑州科技学院