| 一种基于机器视觉的石材缺陷检测方法 |
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| 引用本文： | 邓拥军,周向. 一种基于机器视觉的石材缺陷检测方法[J]. 机械设计与制造, 2019, 0(12) |
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| 作者姓名： | 邓拥军 周向 |
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| 作者单位： | 湖北工业大学工程技术学院,湖北 武汉,430068;武汉交通职业学院机电工程学院,湖北 武汉,430000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;武汉交通职业学院校级课题 |
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| 摘 要： | 针对传统石材检测方法实时性差、精度低与劳动强度大的缺点,提出了一种基于视觉的缺陷测方法,首先以石材轮廓的矩包络线为基准,利用近邻搜寻算法确定尺寸测量的角点,欧式距离衡量尺寸参数。然后采用分块策略生成对应的局部多特征映射矩阵,并将其元素与训练的标准参数进行对比,搜寻潜在缺陷块,结合邻域信息合并潜在块确定缺陷位置。最后应用多特征数据建立支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的缺陷类别预测模型,实验表明该方法具有较好的检测效果,具有重要的应用价值。
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| 关 键 词： | 石材 机器视觉 尺寸参数 缺陷检测 SVM |
A Detection Method for Stone Based on Machine Vision |
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