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基于多元图像分析的包装罐内壁缺陷检测

作者:王宣银 梁冬泰包装罐机器视觉缺陷检测区域提取多元图像分析q统计量

摘要:为提高包装罐生产线内壁缺陷检测准确性与可靠性,研究了一种采用单摄像机的内壁缺陷检测系统。利用基于形态学的区域提取算法,从罐内图像中分割出内壁检测区域图像。提出基于多元图像分析(MIA)的内壁缺陷检测算法。利用图像融合构成环形合格样本图像,消除罐内焊缝区域的影响,把多个环形合格样本图像与测试样本内壁检测区域图像堆叠起来,用重合区域的图像构造多元测试图像。用基于主成分分析(PCA)的多元图像处理方法获得多元测试图像的主分量表示,将去掉第一主分量和噪声后的Q统计图像作为内壁缺陷特征的检测空间,利用阚值处理检测缺陷,解决了罐体内壁照明困难、亮度不均造成缺陷误检率高的问题,提高了检测系统的准确性和鲁棒性。实验表明对内壁缺陷检测的误检率降低到2%,验证了检测系统的有效性和可靠性。

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农业机械学报

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