基于图像分割的钢板表面缺陷识别
王健1
王玮2
1.北京交通大学电气工程学院,北京100044;华东交通大学电气与电子工程学院,南昌3300132.北京交通大学电气工程学院,北京,100044
摘要：钢板的表面缺陷是影响钢板质量的主要因素,通过改进轧制工艺可以减少缺陷发生外,及时检测出钢板的表面缺陷也非常重要.对于钢板表面缺陷的检测,需要获取图像,然后对图像进行初步处理,重要的步骤就是对缺陷进行分割.基于图像灰度信息的不同,本文采用了两种图像分割模型(C-V模型和H-T-B模型),当图像的灰度信息均匀时,采用C-V模型对图像进行分割;当图像的灰度信息不均匀时,则采用H-T-B模型对图像进行分割.通过两种模型的组合应用可以对钢板的各类表面缺陷进行识别,获取缺陷区域,有利于提高钢板生产质量.
关键词：图像分割钢板表面缺陷Chan-Vese模型缺陷识别
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：江西省青年科学基金(20132BAB216028)江西省教育厅科技项目(GJJ150530)
论文发表日期：2016-03-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 47-52 )
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