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基于并查集和约束集合的雪糕棒表面污染检测

         

摘要

为了解决由于污染缺陷尺寸不定、光照分布不均等造成当前雪糕棒表面污染缺陷检测算法性能不佳的问题,在对其进行详细分析的基础上,提出了一种基于并查集和约束集合相结合的检测方案.首先进行图像预处理,根据先验知识对目标雪糕棒进行粗定位,进而通过Otsu算法分割出感兴趣区域;然后基于并查集算法结合定义的最小区域距离值和灰度差分值将目标雪糕棒表面满足预设阈值条件的像素点合并起来,即将上一步骤预处理所得图像分割成了若干子区域;最后根据定义的约束集合对各子区域进行筛查以去除其中的噪声区域,从而实现污染缺陷的检测.在自建的图像数据库SUT-I1上进行了算法效果测试,结果表明,所提方法对污染缺陷检测的等误率仅为4.78%,与其他检测方法相比其等误率至少降低了9.44%,体现出所提方法的优越性,具有一定的实际应用价值.

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