工业金属平面材料表面缺陷自动视觉检测的研究进展

心之执着

于 2023-09-08 00:21:23 发布

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文章标签：编程

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本文探讨了工业金属平面材料表面缺陷自动视觉检测技术的进展，涉及图像预处理、基于阈值分割的缺陷检测算法及结果优化。通过Python和OpenCV库，提供了实现示例代码。

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工业金属平面材料表面缺陷自动视觉检测的研究进展

在工业生产中，金属平面材料的表面缺陷检测是一个重要的环节。传统的检测方法通常需要人工参与，耗时且易受主观因素的影响。为了提高检测效率和准确性，自动视觉检测技术逐渐被引入。本文将综述工业金属平面材料表面缺陷自动视觉检测的研究进展，并提供相应的源代码作为实现示例。

一、图像预处理

在进行表面缺陷检测之前，需要对金属平面材料的图像进行预处理，以提高图像质量和减少干扰。常见的预处理步骤包括图像去噪、灰度化、图像增强等。以下是一个简单的Python示例代码，演示了如何进行图像去噪和灰度化处理：

import cv2

# 图像去噪
def denoise(image):
    denoised_image = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(<

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