Extracción de características de defectos de la superficie de la pieza basada en visión artificial
Los defectos de la superficie de las piezas son uno de los factores importantes que afectan la calidad de las piezas y su detección. logrará propósitos de control de calidad. En vista de este propósito, este diseño introduce la extracción de características de defectos de la superficie de la pieza basada en visión artificial.
Basado en la tecnología existente, a través de una gran cantidad de experimentos y simulaciones de algoritmos de imagen, y basándose en la teoría de procesamiento de imágenes existente, este artículo diseña un algoritmo adecuado para la detección de defectos de superficie involucrados en este diseño. El trabajo es el siguiente:
Los defectos superficiales de las piezas son un factor importante que afecta la calidad de las piezas, por lo que la detección de defectos es un medio para lograr los objetivos de control de calidad. Este artículo propone la extracción de las características de los defectos superficiales de las piezas. basado en visión artificial. Basado en la tecnología existente, a través de una gran cantidad de experimentos y simulaciones de algoritmos de imágenes, y en base a la teoría de procesamiento de imágenes existente, este artículo diseña un algoritmo adecuado para la detección de defectos superficiales involucrados en este diseño. El proceso específico es el siguiente:
1. Obtenga la imagen defectuosa mediante un método apropiado, realice una transformación en escala de grises en la imagen y mejore la imagen mediante el filtrado medio para prepararla para el procesamiento posterior de la siguiente imagen.
1) Obtenga la imagen del defecto mediante los métodos adecuados, realice una transformación en escala de grises y luego utilice el filtrado mediano para mejorar la imagen y prepararla para su posterior procesamiento.
2. En el proceso de estudio de los defectos de la superficie de la imagen, se utilizaron el método Otsu, el método de crecimiento de regiones y el método iterativo, y sus algoritmos se estudiaron y diseñaron cuidadosamente.
2) Se utilizaron tres métodos de segmentación, el método OTSU, el método de crecimiento de regiones y el método iterativo para analizar los defectos de la superficie de la imagen, y se investigó y diseñó el algoritmo.
3. Realice una simulación MATLAB en el algoritmo de segmentación de cada imagen de defecto, extraiga los resultados experimentales correctos y repítalo varias veces para garantizar la precisión de los resultados.
3) Realice una simulación de algoritmo en MATLAB, simule el algoritmo de segmentación de imágenes de defectos, extraiga los resultados experimentales correctos y repítalo varias veces para garantizar la precisión.
Palabras clave: visión artificial, mejora de imágenes de defectos superficiales, segmentación de imágenes
Palabras clave: visión artificial; mejora de imágenes de defectos superficiales;