【摘 要】
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针对板式换热器板片微裂纹人工检测出错率高,渗透检测实时性低等问题,对板片图像采集、微裂纹形态、区域分割、边缘提取与特征量化等方面进行了研究,提出了一种基于机器视觉
【机 构】
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沈阳化工大学 信息工程学院,辽宁 沈阳110142;沈阳工业大学 视觉检测技术研究所,辽宁 沈阳110870
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针对板式换热器板片微裂纹人工检测出错率高,渗透检测实时性低等问题,对板片图像采集、微裂纹形态、区域分割、边缘提取与特征量化等方面进行了研究,提出了一种基于机器视觉的微裂纹检测方法.通过阈值算法,分割出了可能存在微裂纹的感兴趣区域;采用Canny算子在感兴趣区域内进行了微裂纹的粗提取,计算了每个粗提取结果的空间位置特征和局部灰度特征,根据定义的特征约束条件对各个粗提取结果进行了筛选,从而获取到了真正的微裂纹;利用工厂采集到的图像对检测方法进行了测试.研究结果表明:该方法能够满足无漏检和低误检的工业要求,并且具有较好的实时性,对板式换热器板片微裂纹的自动化检测具有一定的实际应用价值.
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