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基于AC图像显著性的皮革缺陷检测

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  • 万方数据
皮革缺陷检测是皮革生产过程中极为重要的一道工序,现有技术在检测效率和准确率方面仍存在较大挑战.利用红外热成像和图像融合技术提出一种基于图像显著性的皮革缺陷检测方法.首先采用拉普拉斯金字塔将自然光图像和红外热成像图像分解,基于融合规则对不同图层融合并重构融合图像.提出一种改进的AC显著性检测算法对融合图像生成显著图,并利用最大类间阈值分割算法检测其中缺陷.实验结果表明,相比传统方法该算法可检测出皮革孔洞和表面缺陷,缺陷分割完整、轮廓清晰,检测精度可达87.7％,平均交并比为0.8654,虚警率为4％.
Leather Defect Detection Based on Saliency of AC Image

张森、郑洲洲、张岩

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青岛科技大学机电工程学院 青岛 266061

皮革缺陷检测 红外热成像 图像融合 拉普拉斯金字塔 显著性检测 阈值分割

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.08.036

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(8)
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