【摘 要】
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针对手机石墨散热片人工缺陷检测存在准确率较低、误检率较高等问题，提出了一种基于机器视觉的手机石墨散热片缺陷检测方法。首先采用基于自适应局部降噪的同态滤波器去除图像噪声、利用仿射变换校正图像等预处理操作；再通过基于形状和灰度的二次匹配法判断图像中是否存在缺陷，有缺陷则采用差分运算和二值化提取图像中的缺陷并显示缺陷。实验结果显示，自适应局部降噪的同态滤波方法可以得到更高对比度和亮度均匀的图像，且二次匹
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51805228）； 江苏省高校自然科学基金资助项目（18KJB460010）； 0727）','2202','QIyqhg8I9xaeK6_Vq5fuaDEeGhXGm9BpH6u9tl6aR587e3Us9-6GXQ==');
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针对手机石墨散热片人工缺陷检测存在准确率较低、误检率较高等问题，提出了一种基于机器视觉的手机石墨散热片缺陷检测方法。首先采用基于自适应局部降噪的同态滤波器去除图像噪声、利用仿射变换校正图像等预处理操作；再通过基于形状和灰度的二次匹配法判断图像中是否存在缺陷，有缺陷则采用差分运算和二值化提取图像中的缺陷并显示缺陷。实验结果显示，自适应局部降噪的同态滤波方法可以得到更高对比度和亮度均匀的图像，且二次匹配法准确率达到98%,误检率降到0.8%。采用的滤波方法和二次匹配法适用于手机石墨散热片缺陷检测，能够满足企业品控要求。
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