重庆理工大学学报2022，Vol.36Issue(5) ：109-114.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.05.014

面向机器视觉的不锈钢棒材表面螺纹缺陷检测

Detection of thread defects on stainless steel bar surface based on machine vision

侯幸林 周培培 赵景波 高照 孙磊
重庆理工大学学报2022，Vol.36Issue(5) ：109-114.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.05.014
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面向机器视觉的不锈钢棒材表面螺纹缺陷检测

Detection of thread defects on stainless steel bar surface based on machine vision

侯幸林 1周培培 2赵景波 1高照 2孙磊2
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作者信息

  • 1. 常州工学院汽车工程学院,江苏常州 213032
  • 2. 常州工学院电气信息工程学院,江苏常州 213032
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摘要

不锈钢棒材表面的螺纹是棒材磨制过程产生的一种缺陷,严重影响棒材的验收与后续使用,目前针对该类缺陷多采用双目观察、手指感知等人工方式进行判断,漏检率较高.已有的方法多针对钢材表面的划痕、砂眼、凹坑等缺陷进行检测,鲜少对螺纹缺陷进行研究,据此,设计了一种基于机器视觉的螺纹缺陷检测方法,提出了一种快速有效的螺纹特征提取方法,建立了一个不锈钢棒材图像的螺纹缺陷数据集,通过对图像特征进行训练,得到分类器.实验结果表明:提出的算法有效提升了螺纹缺陷的检测正确率和检测速度.

关键词

不锈钢棒材/螺纹缺陷/机器视觉/特征提取/数据集

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基金项目

国家自然科学基金(62101074)

国家自然科学基金(18KJB510002)

江苏省高校自科面上项目(20KJB520033)

常州市应用基础研究计划(CJ20200043)

出版年

2022
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
被引量2
参考文献量11
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