【摘 要】
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本文将具有自适应滤波特性的经验模式分解(EMD)方法与Snakes模型相结合,提出了适用于高噪声复杂背景下表面缺陷图像检测的新方法。首先采用改型EMD在整幅图上将缺陷的位置和
【机 构】
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西安理工大学机械与精密仪器工程学院,西安交通大学机械工程学院,西安理工大学自动化与信息工程学院
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本文将具有自适应滤波特性的经验模式分解(EMD)方法与Snakes模型相结合,提出了适用于高噪声复杂背景下表面缺陷图像检测的新方法。首先采用改型EMD在整幅图上将缺陷的位置和大致范围从复杂背景下分离出来,然后在缺陷附近用向心搜索法缩小缺陷的检测区域,最后用Snakes模型迭代逼近缺陷边缘。该方法能自动、准确地完成球形金属表面的缺陷检测。实验结果表明,该方法是有效和可靠的。
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