基于视觉显著性的轴承表面缺陷检测算法的研究

兰叶深; 刘文军; 毛建辉

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基于视觉显著性的轴承表面缺陷检测算法的研究

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为提高轴承表面缺陷检测系统检测速度,同时降低漏检率,提出一种基于视觉显著性的表面缺陷检测方法.首先采用高斯金字塔对预处理的表面图像进行降维分层,然后对降采样的分层图像进行超像素分割,并对超像素分割的图像进行像素显著值提取,获取表面图像的整体显著图,最后对显著图进行阈值分割、缺陷定位与识别.实验研究结果表明,该算法能有效地提高轴承表面缺陷检测速度,且漏检率较低,能够满足轴承工业现场表面缺陷检测的需求.

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来源
《自动化应用》 |2020年第9期|46-48|共3页
作者
兰叶深; 刘文军; 毛建辉;
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作者单位

衢州职业技术学院机电工程学院浙江衢州 324000;

衢州职业技术学院机电工程学院浙江衢州 324000;

衢州职业技术学院机电工程学院浙江衢州 324000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
轴承; 高斯金字塔; 超像素分割; 视觉显著性;

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