基于多传感器信息融合的铜带表面缺陷检测研究

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结合铜带表面缺陷检测这一应用背景,提出通过多传感器信息融合的方法提高检测系统整体性能。缺陷检测系统使用红外、可见光和激光3种图像传感器结合,采用模糊逻辑和神经网络进行传感器管理,小波变换进行图像融合.实验结果表明该方法提高了缺陷检测和分类能力。 Combined with the application background of copper strip surface defect detection, the method of multi-sensor information fusion is proposed to improve the overall performance of the detection system. The defect detection system uses the combination of infrared, visible and laser image sensors, and uses fuzzy logic and neural network for sensor management and wavelet transform for image fusion.The experimental results show that this method improves the defect detection and classification ability.
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