基于SVM的轮速传感器齿圈表面缺陷检测方法.pdf
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基于SVM的轮速传感器齿圈表面缺陷检测方法.pdf
本发明公开了一种基于SVM的轮速传感器齿圈表面缺陷检测方法,具体实施内容为:本发明方法采用事先确定感兴趣区域图像的方法,在感兴趣图像中提取缺陷区域图像,从几何特征、灰度特征、纹理特征三个方面选取6个突出的特征参数:像素总数、灰度均值、灰度方差、熵值、惯性矩、逆差矩,构成特征向量;构造SVM的一对一多分类器,利用训练样本的特征向量通过粒子群算法对SVM模型中的惩罚因子C和核参数g进行优化,获取最佳预测模型,最后将待测齿圈展开图像样本的特征向量输入到SVM模型中,进行缺陷检测。该方法可用于机器替代人类对轮速传
基于BP神经网络的轮速传感器齿圈表面缺陷检测方法.pdf
本发明公开了一种基于BP神经网络的轮速传感器齿圈表面缺陷检测方法,具体实施内容为:本发明方法采用事先确定感兴趣区域的方式,对轮速传感器齿圈表面图像进行处理,然后分析表面缺陷的几何特征、纹理特征、灰度特征,选取较为突出的6个特征,即像素总数、灰度均值、灰度方差、熵值、惯性矩、逆差矩,作为训练BP神经网络的特征向量,确定BP神经网络的基本训练参数,利用齿圈表面图像训练样本对搭建好的神经网络模型进行训练学习,然后利用训练好的BP神经网络模型对被测齿圈表面图像进行缺陷检测,并输出检测结果。该方法可用于机器替代人类
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本发明公开了一种基于机器视觉的密封圈表面缺陷检测方法,步骤如下:首先采集密封圈表面图像,并对采集到的图像进行自适应中值滤波处理;接着,计算出上述图像的灰度水平梯度和竖直梯度,并据此提取出图像中存在的灰度折角结构;再对各折角特征点邻域进行分割并计算分割域的灰度均值;最后,采用描述分割域灰度差异程度的函数值作为缺陷判定准则,筛选出缺陷轮廓点,实现对密封圈表面缺陷的检测。本发明依据密封圈表面缺陷形成原因,分析得到缺陷轮廓与密封圈外形轮廓之间存在的固有差异,并在图像上得到验证,本发明能检出密封圈表面较多类型的缺陷
表面缺陷检测装置及表面缺陷检测方法.pdf
一种表面缺陷检测装置及表面缺陷检测方法。对于钢材的表面的检查对象部位,从彼此向相反侧倾斜的方向以大致相同的入射角度,分别照射能够区分的第1及第2照明光,并分别拍摄被第1照明光照明的检查对象部位的第1图像及被第2照明光照明的检查对象部位的第2图像。生成该第1图像与第2图像的差分图像,并从差分图像的亮部及暗部中,基于沿着与第1或第2照明光的照射方向对应的规定方向的亮部及暗部的序列,将检查对象部位中的凸状部的亮部及暗部的组合去除,再基于该去除处理后留下的亮部及暗部的形状特征量或沿着规定方向的序列,来判定检查对象
基于轮速传感器计算车速的方法.pdf
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