一种基于机器视觉的石材缺陷检测方法

作者：邓拥军; 周向

来源：机械设计与制造, 2019, (12): 150-154.

DOI：10.19356/j.cnki.1001-3997.2019.12.038

• 石材
• 机器视觉
• 尺寸参数
• 缺陷检测
• SVM

针对传统石材检测方法实时性差、精度低与劳动强度大的缺点,提出了一种基于视觉的缺陷测方法,首先以石材轮廓的矩包络线为基准,利用近邻搜寻算法确定尺寸测量的角点,欧式距离衡量尺寸参数。然后采用分块策略生成对应的局部多特征映射矩阵,并将其元素与训练的标准参数进行对比,搜寻潜在缺陷块,结合邻域信息合并潜在块确定缺陷位置。最后应用多特征数据建立支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的缺陷类别预测模型,实验表明该方法具有较好的检测效果,具有重要的应用价值。

• 单位
  机电工程学院; 武汉交通职业学院; 湖北工业大学工程技术学院