基于机器视觉钢板表面缺陷检测技术研究

摘要：

钢板表面缺陷严重降低钢板的耐磨性、耐高温性、耐腐蚀性、抗疲劳强度等性能,因此,钢板表面缺陷的检测就显得尤为重要.本文基于机器视觉采用Matlab图像处理技术对钢板表面缺陷进行检测识别.在不同光照条件下采集钢板表面图像,分别进行图像处理,讨论分析不同光照条件和去噪方法对检测结果的影响.首先对缺陷图像进行预处理,然后将预处理后的图像二值化及形态学图像处理,使图像背景与对象图形分离,提取出表面缺陷特征,计算缺陷的面积和周长.通过对图像细化和骨架提取线性缺陷,计算出缺陷长度,并且通过对像素的标定,将像素单位转化为长度或面积单位.实验结果表明该方法具有很好的可靠性和重复性.

关键词：机器视觉、钢板表面、缺陷检测

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：130-134