一种基于Sobel算子的带钢表面缺陷图像边缘检测算法
基于机器视觉的带钢表面缺陷检测是带钢轧制过程中重要的质量检测方法,为了提高带钢表面缺陷检测的效率和准确率,提出了一种新的带钢表面缺陷图像边缘检测算法.该算法首先用双边滤波去除图像噪声,达到保边去噪的目的 ,然后用改进的四方向Sobel算子检测缺陷图像边缘,并用自适应动态阈值选取最佳阈值进行二值化处理,最后将二值化图像进行基于Hilditch算法的边缘细化处理,得到最终检测图像.在MATLAB平台上对算法进行仿真,并将得到的实验结果与传统Sobel算子进行比较.实验结果表明,所提算法平均分割正确率达到93.5%,与传统Sobel算子边缘检测方法相比,所提算法能得到更好的边缘检测效果.
双边滤波、Sobel算子、图像细化、边缘检测、带钢表面缺陷
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TN37(半导体技术)
2021-07-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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