基于双高斯纹理滤波模板和极值点韦伯对比度的圆柱锂电池凹坑缺陷检测OA北大核心CSTPCD
本文针对圆柱锂电池表面图像具有亮度不均匀、金属表面反射不均、氧化锈斑和高亮噪声点等问题,提出一种基于机器视觉的解决方案.采用定义的双高斯纹理滤波模板与图像进行卷积,提取图像每列的灰度分布曲线,采用定义的极值点韦伯对比度选择曲线上突变点的阈值,根据先验知识筛选出凹坑候选区域,利用区域特征和灰度特征排除非凹坑纹理.测试结果表明,所提方法的拒真率(false rejection rate)和认假率(false accept rate)分别为5.49%和5.38%,亮度不均匀和金属表面反射不均没有对凹坑检测产生影响.
郭绍陶;苑玮琦
沈阳工业大学视觉检测技术研究所,辽宁沈阳110870 辽宁省机器视觉重点实验室,辽宁沈阳110870沈阳工业大学视觉检测技术研究所,辽宁沈阳110870 辽宁省机器视觉重点实验室,辽宁沈阳110870
信息技术与安全科学
双高斯纹理滤波模板极值点韦伯对比度圆柱锂电池凹坑灰度分布曲线机器视觉
《电子学报》 2022 (3)
P.637-642,6
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