缺陷检测 伤痕检测 瑕疵检测 划痕检测 matlab

最新推荐文章于 2024-06-03 11:20:19 发布
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分类专栏： 图像处理 算法 文章标签： matlab 图像处理 开发语言
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_python22/article/details/125098532
本文档介绍了使用MATLAB进行图像预处理和滤波处理以提高金属表面缺陷检测的效果。通过灰度归一化和直方图均衡化增强图像对比度，并探讨了空域和频域滤波方法，包括均值、中值、高斯和双边滤波等。最终展示了滤波后的图像效果。

可以看出 能够定位到缺陷的位置

更换成别的图像的检测结果

图  图像预处理的检测

 

由于照明方式等缘故，我们发现原始图像中的金属表面缺陷和整个金属表面背景之间的灰度差较小，灰度范围较小，因而其对比度较低，金属缺陷并不明显，这不利于图像的后期处理，我们需要使用一些方法来增加图像的对比度。常见的对比度增强方法有对数变换，幂律变换，灰度级分层，灰度归一化，对比度拉伸，直方图均衡化，直方图规定化等。考虑到不同照片的背景光强并不相同，所以恒定参数的方法(如对数变换，幂律变换，灰度级分层，对比度拉伸)并不对所有图片适用

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皮革划痕缺陷检测案例（3种不同方法）
thequitesunshine007的博客
04-03 7838
0 前言 首先声明，这不是一个实战项目，而是偶然在某个地方看到的案例，图片也只有1张，而且是halcon实现的代码，本人对halcon不懂。于是在好奇心驱使下，使用opencv c++去实现一下。后面对检测出的缺陷部分还应该有后续的处理，但这里就省去了。在此主要是记录思想，思想是第一位的。 原图案例中仅有的1张原图（原始图是6000x5000，很大，无法在博客上传原图），其有损保存图如下： 1 实现说明 代码主要展示了3种方法，其本质都是阈值分割： 1）普通平滑 2）频域平滑（涉及傅里叶变换
划痕检测matlab.rar
01-16
解压后可直接运行， finish1、finish2、finish3分别为三种方法的可执行文件，直接运行即可得出结果。 其他文件自行探索。 摘 要：分别用开运算、直方图均衡化变换、提取梯度等三种方式对图像进行预处理，然后对采集的图像进行开运算与闭运算的方式减少背景噪音，以及采用直线霍夫变换提取划痕。对这三种方法的检测率、误测率、准确率、检测效果及运行时间进行分析对比，发现提取梯度的预处理方法检测率最高89.73%，检测效果较好；开运算的预处理方法误测率最低1.08%，平均耗时最短0.20s。由综合准确率得出结论，直接开运算的预处理方式效果较好，且此划痕检测方法有较大改进空间。
【裂痕识别】基于matlab阈值裂痕、划痕检测【含Matlab源码 467期】.zip
11-06
完整代码，可直接运行
isodata的matlab代码博客-ScratchDetection:弱划痕检测
06-04
isodata的matlab代码博客划痕检测 基于多特征融合网络的工业弱划痕检测 对于划痕检测，我们的贡献包括： 多特征融合：双重注意力机制和上下文融合 辅助损失：丰富上下文信息，加速训练 真实世界的工业数据集 比较结果 Original defective image image histogram-based thresholding[1] Moment-preserving thresholding[2] Kittler[3] ISODATA[4] Yen[5] Garbor Based[6] Our Method 参考 基于直方图的阈值处理谷底边界[1]：CA Glasbey，“基于直方图的阈值算法分析”，CVGIP：图形模型和图像处理，卷。 55，第 532-537 页，1993 年。 矩保持阈值动能法[2]：W. Tsai，“Moment-preserving thresholding：一种新方法”，Comput.Vision 图形图像处理，卷。 29，第 377-393 页，1985 年。 Kittler 最小错误分类法[3]：Kittler, J & Illingwor
【图像检测】基于形态学实现裂痕、划痕检测matlab代码
m0_60703264的博客
11-11 4469
1 简介 在工业生产中总是经常遇到裂痕、划痕和变色等产品的表面缺陷问题，而这些问题不管对于人工检测还是机器视觉检测都极富挑战。其难度在于该类缺陷形状不规则、深浅对比度低，而且往往会被产品表面的自然纹理或图案所干扰。因此，表面缺陷检测对于正确打光、相机分辨率、被检测部件与工业相机的相对位置、复杂的机器视觉算法等要求非常高。 机器视觉划痕检测的基本分析过程分为两步：首先，确定检测产品表面是否有划痕，其次，在确定被分析图像上存在划痕之后，对划痕进行提取。表面划痕通常可分为二大类： 第一类划痕，从外观上较易辨
matlab图像处理之划痕缺陷的识别检测与可视化输出
dongbao520的博客
04-13 2820
直接上代码： %%适用于细长且厚的流挂,边缘有差值 %%划痕缺陷 clc;close all;clear all; [filename filepath]=uigetfile({'*.jpg';'*.tif';'*.png';'All files (*.*)'},... 'Pick an image file','cc10.jpg'); if isequal(filename,0) || isequal(filepath,0) msgbox('请先选择一个涂膜缺陷的图片！','W
基于Matlab的图像缺陷、伤痕、瑕疵及划痕检测技术
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【瑕疵检测】基于matlab GUI灰度共生矩阵痕迹检测【含Matlab源码 863期】
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瑕疵检测代码-matlab 缺陷检测 Matlab代码用于基于Extreme Edge的缺陷检测，如以下文章所示：Zouhir Wakaf，Hamid A.Jalab（2016）。 基于缺陷区域直方图极端边缘的缺陷检测。 沙特国王大学学报-计算机与信息科学。 DOI：10.1016 / j.jksuci.2016.11.001
划痕检测 MATLAB 代码
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划痕检测是一种常见的图像处理任务，它旨在识别和定位图像中的划痕或破损区域。最后，我们可以使用MATLAB的regionprops函数来获取每个连通组件的属性，如面积、中心点等。请注意，这只是一个基本的实现，实际应用中可能需要更复杂的算法和技术来处理各种类型的划痕。您可以选择适当的阈值，根据图像的特性和划痕的大小来调整。接下来，我们可以将图像转换为灰度图像，这样我们可以更容易地处理图像的亮度信息。接下来，我们可以使用MATLAB的bwconncomp函数来标记和计算二值图像中的连通组件。
使用Matlab实现划痕检测算法
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Morlet小波变换是一种局部频率分析方法，可以检测图像中的纹理特征。接下来，我们需要使用得到的纹理特征图像来进行划痕检测。该函数的输入参数包括图像、Morlet小波的最小和最大半径、角度数以及局部方差与全局方差的比较系数。在数字图像处理领域，划痕检测是一个重要的应用。本文将介绍一种基于Matlab的划痕检测算法，并提供相应的源代码。该函数的输入参数包括图像、Morlet小波的最小和最大半径以及角度数。通过使用以上代码，我们可以很容易地实现基于Matlab的划痕检测算法，并应用于数字图像处理领域。
基于Matlab的手机屏幕划痕缺陷检测
最新发布
qq1744828575的博客
06-03 905
一、项目背景与意义随着智能手机市场的快速发展，手机玻璃屏表面缺陷检测成为保证产品质量和用户体验的重要环节。手机屏幕划痕作为常见的表面缺陷之一，其准确检测对于提高产品质量、降低退货率和提升品牌形象具有重要意义。因此，本项目旨在利用Matlab软件平台，开发一套高效、准确的手机屏幕划痕缺陷检测系统。二、项目目标开发划痕检测算法：基于Matlab图像处理技术，开发一套能够准确识别手机屏幕划痕的算法。构建实时检测系统：将划痕检测算法集成到实际生产线上，实现手机屏幕划痕的实时检测。
瓷砖 划痕检测matlab,六招教你修复瓷砖划痕，分分钟解决问题！
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原标题：六招教你修复瓷砖划痕，分分钟解决问题！瓷砖是最好的装修材料，可以铺设地面或内墙，于是平常不被重视的细小瓷砖划痕就会尽收眼底，因此有人抱怨，说是瓷砖的质量不好才导致划痕的出现，但事实上，瓷砖的划痕并不是瓷砖的质量问题，而且也是可以修复的。 首先，我们得知道产生划痕的主要原因是什么：1.有在拖动家具的时候在瓷砖上留下划痕；2.家里的小孩拿着东西在瓷砖上乱画而留下划痕；3.鞋底的细沙与瓷砖摩擦而...
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