基于区域生长算法的焊接孔隙检测及Matlab源码

最新推荐文章于 2024-02-04 22:39:27 发布

PixelLancer

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本文探讨了使用区域生长算法进行焊接孔隙检测的技术，该算法从种子点出发，依据特定规则扩展，将相同特征像素归类。文章提供了Matlab源码，助力实际应用。

区域生长算法是一种常用于图像分割的方法，可以有效地检测焊接过程中的孔隙。本文将介绍如何基于区域生长算法实现焊接孔隙的检测，并提供相应的Matlab源码。

一、算法原理
区域生长算法通过从种子点开始，根据一定的生长准则逐渐扩展区域，将具有相似特征的像素点归为同一区域。对于焊接孔隙检测，可以将焊缝的周围

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【缺陷检测】基于区域生长算法实现对焊接孔隙检测matlab源码

qq_59747472的博客

01-16

789

1 模型介绍模型参考这里。 2 部分代码 1. `clear all, close all, clc` 2. 3. `f = imread('defective_weld.tif');` 4. `imshow(f), title('原始图象')` 5. 6. `figure, [counts,x] = imhist(f); bar(x,counts), title('原始图象的直方图')` 7. 8. `S = 255;` 9. `T = 65;` 10. `[g, NR, SI, TI]

基于区域生长算法实现焊接孔隙检测——MATLAB代码

DevSavantX的博客

08-08

288

区域生长算法是一种基于像素之间相似度的图像分割方法。该方法首先选取一个种子像素作为起点，然后通过与周围像素比较，确定其是否属于同一区域。在焊接孔隙检测中，我们可以将孔隙看作一块像素值较低的区域，因此区域生长算法可以很好地应用于孔隙检测。在焊接工艺中，焊接孔隙是一种常见的缺陷。本文将介绍一种基于区域生长算法实现的焊接孔隙检测方法，并提供相应的MATLAB代码实现。以上就是基于区域生长算法实现焊接孔隙检测的MATLAB代码。基于区域生长算法实现焊接孔隙检测——MATLAB代码。

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焊接孔隙缺陷检测：基于MATLAB的区域生长算法

PixelEnigma的博客

09-14

241

然后，利用区域生长算法遍历图像中的像素，将相似的像素逐渐生长为区域，并标记在结果图像上。焊接是一种常用的连接金属构件的方法，但焊接过程中可能会出现孔隙缺陷，这些缺陷可能影响焊接质量和结构强度。区域生长算法是一种基于像素相似性的图像分割算法，它通过选择种子像素并逐渐生长相似的像素来将图像分割成不同的区域。在焊接孔隙缺陷检测中，我们可以利用区域生长算法来识别孔隙缺陷所在的区域。另外，除了区域生长算法，还可以结合其他图像处理和机器学习方法来改进焊接孔隙缺陷检测的准确性和鲁棒性。

【青草识别】基于matlab GUI形态学马唐草+牛筋草识别【含Matlab源码 1041期】

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06-01

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基于MATLAB焊缝边缘检测算法对比分析

uote_e的博客

07-13

254

准确地检测焊缝的边缘可以为焊接质量的评估和控制提供有力支持。而MATLAB作为一种强大的数学计算软件，提供了多种边缘检测算法，可以帮助我们实现焊缝边缘的准确定位。本文将对MATLAB中几种常见的焊缝边缘检测算法进行对比分析，并附上相应的源代码。通过对比分析，我们可以发现Canny边缘检测算法在检测焊缝边缘时具有较好的效果。当然，以上提供的仅是一些常见的边缘检测算法，实际应用中还可以根据具体情况进行算法选择和参数调整。希望本文对您在MATLAB焊缝边缘检测算法对比分析方面的研究有所帮助。

基于区域生长算法的焊接孔隙检测——matlab源码实现

m0_47037246的博客

07-26

533

区域生长算法是一种基于像素点相似度的图像分割方法，其基本思想是将图像中相似像素点聚合成为一个区域，从而实现图像的分割。在本方法中，我们以焊接孔隙为分割目标，通过与周围像素点的相似性比较，不断扩展孔隙区域，最终得到孔隙的轮廓。本文将介绍一种基于区域生长算法的焊接孔隙检测方法，并提供相应的matlab源代码。从图像中选择一个起始像素点，将其视为一个区域的种子，然后不断扩展周围像素点，直到达到预设的相似度阈值或边界。以上就是基于区域生长算法实现焊接孔隙检测的matlab源码，欢迎读者下载使用。

【缺陷检测】区域生长算法对焊接孔隙缺陷检测【含Matlab源码 829期】

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02-04

1124

区域生长算法对焊接孔隙缺陷检测完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

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04-26

3244

区域生长算法对焊接孔隙缺陷检测完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！

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