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基于机器视觉的工业产品表面缺陷检测算法研究

赵宇峰 高超 王建国

计算机应用与软件2012,Vol.29Issue(2):152-154,3.
计算机应用与软件2012,Vol.29Issue(2):152-154,3.

基于机器视觉的工业产品表面缺陷检测算法研究

RESEARCH ON MACHINE VISION BASED INDUSTRIAL PRODUCT SURFACE DEFECT DETECTION ALGORITHM

赵宇峰 1高超 1王建国1

作者信息

  • 1. 西安工业大学计算机科学与工程学院 陕西西安710032
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摘要

Abstract

At present machine vision is more and more widely applied to industrial product defect detection. The paper studies and analyzes several frequently used non-texture image defect detection algorithms, combines defect features on the paper cup surface, and, targeting at template matching method, puts forward two improved methods, namely, statistical average shadow difference method and extensive gray scale correlation method. After analysis and comparison with tests, it is proven that the test results have achieved the desired effects.

关键词

机器视觉/缺陷检测/模板匹配法/灰度相关法

Key words

Machine vision/Defect detection/Template matching method/Cray scale correlation method

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

赵宇峰,高超,王建国..基于机器视觉的工业产品表面缺陷检测算法研究[J].计算机应用与软件,2012,29(2):152-154,3.

基金项目

陕西省教育厅专项基金(09JK501). (09JK501)

计算机应用与软件

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-386X

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