【摘 要】
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针对传统型材表面缺陷检测存在测量精度低、稳定性差和费时等问题,提出了基于机器视觉的型材表面缺陷图像处理方法。为了提高型材表面缺陷检测的精度和效率,采用面阵相机、镜头和光源等,建立了基于机器视觉的型材表面缺陷检测系统。采用HALCON图像处理软件对获取的型材图像进行预处理、灰度值调整、形态学操作和提取缺陷特征。试验结果表明:文中所提出的型材表面缺陷图像处理方法可快速、准确识别缺陷特征,为型材表面缺陷
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针对传统型材表面缺陷检测存在测量精度低、稳定性差和费时等问题,提出了基于机器视觉的型材表面缺陷图像处理方法。为了提高型材表面缺陷检测的精度和效率,采用面阵相机、镜头和光源等,建立了基于机器视觉的型材表面缺陷检测系统。采用HALCON图像处理软件对获取的型材图像进行预处理、灰度值调整、形态学操作和提取缺陷特征。试验结果表明:文中所提出的型材表面缺陷图像处理方法可快速、准确识别缺陷特征,为型材表面缺陷检测提供了一种方法。
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