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基于机器视觉的铝铸件表面缺陷自动识别技术

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摘要

铝铸件在铸造过程中表面会出现裂纹、气孔等缺陷,影响其各项性能.依托先进的机器视觉技术,通过采用边缘检测算法检测出缺陷区域并将其分割,提取各缺陷的特征信息并进行描述和分析,并利用SVM(支持向量机)分类器对输入的特征信息进行分析并处理.研究表明:该算法能够实现智能分类识别铝铸件缺陷.

著录项

来源
《黎明职业大学学报》 |2018年第3期|78-83|共6页
作者
郑晓玲;
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作者单位

黎明职业大学机电工程与自动化学院, 福建泉州 362000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机辅助机械制造;
关键词
铝铸件; 缺陷识别; 机器视觉; 支持向量机;

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