自动化应用2020，Issue(9) ：46-48.DOI:10.19769/j.zdhy.2020.09.019

基于视觉显著性的轴承表面缺陷检测算法的研究

兰叶深 刘文军 毛建辉
自动化应用2020，Issue(9) ：46-48.DOI:10.19769/j.zdhy.2020.09.019
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基于视觉显著性的轴承表面缺陷检测算法的研究

兰叶深 1刘文军 1毛建辉1
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作者信息

  • 1. 衢州职业技术学院机电工程学院,浙江 衢州 324000
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摘要

为提高轴承表面缺陷检测系统检测速度,同时降低漏检率,提出一种基于视觉显著性的表面缺陷检测方法.首先采用高斯金字塔对预处理的表面图像进行降维分层,然后对降采样的分层图像进行超像素分割,并对超像素分割的图像进行像素显著值提取,获取表面图像的整体显著图,最后对显著图进行阈值分割、缺陷定位与识别.实验研究结果表明,该算法能有效地提高轴承表面缺陷检测速度,且漏检率较低,能够满足轴承工业现场表面缺陷检测的需求.

关键词

轴承/高斯金字塔/超像素分割/视觉显著性

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基金项目

衢州市科技攻关项目(2019K19)

出版年

2020
自动化应用
重庆西南信息有限公司

自动化应用

影响因子：0.156
ISSN：1674-778X
被引量2
参考文献量8
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