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摘要
为了提高带钢表面缺陷的检测准确度,文章基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统图像处理方法进行了研究。根据带钢表面缺陷检测过程中图像处理方法的作用,将图像处理方法分为了图像去噪及增强、缺陷图像分割、分割图像聚类、缺陷图像分类四个方面进行设计。其中,图像去噪采用的是自适应中值滤波方法,图像增强采用的是Top-hat方法,缺陷图像分割采用的是迭代分割方法,分割图像聚类采用的是连通区域聚类方法。缺陷图像分类首先采用基于灰度共生矩阵方法提取图像的纹理特征,接着采用支持向量机方法对缺陷图像进行分类,最终获取带钢表面缺陷检测结果。通过研究结果可知,这些方法能实现带钢表面缺陷的准确检测。
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