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特钢棒材表面裂纹视觉检测研究

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针对特钢棒材表面裂纹缺陷人工检测效率低、漏检率高且无法与自动化修磨技术相结合等问题,提出一种棒材表面裂纹的视觉检测方法.首先基于棒材旋转,利用线阵相机沿棒材周向采集到中心和边缘亮度一致的二维图像;然后,采用双边滤波和增强的预处理方法提高棒材表面图像质量,在去除图像噪声的同时保留裂纹局部细节,增强裂纹与背景区域的对比度;再根据求补集原理去除干扰裂纹检测的亮点区域;接着将最大类间方差法与Canny算子结合,自适应选取边缘阈值,提高边缘检测精度;最后,根据所选区域的面积、长宽比以及与水平方向夹角等几何特征筛选出真正的裂纹,将裂纹缺陷位置信息坐标化.实验及研究结果表明该检测方法能够替代人工,准确检测和定位特钢棒材曲面的裂纹,为后续棒材裂纹的自动化修磨提供基础.
Research on Visual Inspection Method of Surface Crack in Special Steel Bar

Special Steel BarBilateral FilteringImage ProcessingCanny OperatorEdge Detection

程向军、郭文亮、刘润爱、熊晓燕

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太原理工大学机械与运载工程学院,山西 太原 030024

特钢棒材 双边滤波 图像处理 Canny算子 边缘检测

国家重点研发计划

2018YFB1308700

2023

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2023.392(10)
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