| 基于数学形态学的工业损伤检测方法 |
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| 引用本文： | 蔡文冬,王德麾,周莹莹,樊庆文. 基于数学形态学的工业损伤检测方法[J]. 机械, 2016, 0(6). DOI: 10.3969/j.issn.1006-0316.2016.06.016 |
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| 作者姓名： | 蔡文冬 王德麾 周莹莹 樊庆文 |
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| 作者单位： | 四川大学制造科学与工程学院,四川成都,610065 |
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| 基金项目： | 航天医学基础与应用国家重点实验室研究基金资助(SMFA12B03)，载人航天领域预先项目资助(040101) |
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| 摘 要： | 提出了一种基于数学形态学的失焦检测方法。对一组工业模具用针分别进行准确对焦以及失焦拍照,通过Kmeans聚类原理将图像转化为二值图像,采用数学形态学的方法对目标图像进行先膨胀后腐蚀的处理,改善图片质量,获取更为准确的边界信息。以目标图像特征提取的方法筛选出面积低于阈值面积的模具用针图像,从而确定已发生断裂的针。通过对比不同焦距照片的处理结果,提出失焦检测方法,明显提高检测效率。实验证明,此方法可以快速、准确、批量的检测出模具断针,确立适宜焦距,在工程上具有广泛的应用前景以及实用价值。
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| 关 键 词： | 工业损伤 数学形态学 Kmeans聚类法 二值化 失焦检测 |
The detection method of Industrial damage based on mathematical morphology |
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