【摘 要】
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提出了一种基于机器视觉对抛光金属弧状面进行实时快速检测的方法。在离线情况下,对不同光强下的样本工件进行学习分析,构造图像的背景亮度分量与灰度水平的关系函数,提取样
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,无锡信捷电气有限公司
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提出了一种基于机器视觉对抛光金属弧状面进行实时快速检测的方法。在离线情况下,对不同光强下的样本工件进行学习分析,构造图像的背景亮度分量与灰度水平的关系函数,提取样本工件反射分量的统计特征。在线检测时,先分析图像的灰度水平,并计算图像所对应的亮度分量;然后从图像中提取出灰度均匀的反射分量,最后对反射分量进行阈值分割并做出决策判断。实验表明,本文提出的方法能通过一次学习,适应变化的采集环境,系统具有较高的鲁棒性;检测一帧图像平均时间为40ms,准确率达98%以上,具有较高的实时性和准确性。
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