基于圖像處理技術(shù)的玻璃缺陷識(shí)別方法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展，玻璃的質(zhì)量檢測(cè)面臨著越來(lái)越多的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的玻璃缺陷檢測(cè)和分類是由人工完成的，這種方法存在著人為主觀因素影響大、效率低等缺點(diǎn)，難以滿足生產(chǎn)不斷發(fā)展的需要。本文闡述了替代人工識(shí)別缺陷的玻璃質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)，即利用計(jì)算機(jī)圖形圖像處理技術(shù)來(lái)識(shí)別玻璃缺陷。 在解決了玻璃圖像的數(shù)字化問(wèn)題之后，圖像處理技術(shù)就成為識(shí)別缺陷的一個(gè)重點(diǎn)。本文對(duì)掃描后得到的玻璃圖像進(jìn)行了預(yù)處理、圖像的分析、缺陷的特征參數(shù)提取以及缺陷類型的識(shí)別分

2、類等研究工作。 圖像的預(yù)處理是圖像分析和缺陷識(shí)別的基礎(chǔ)。本文在分析圖像的噪聲模型后給出了有效的噪聲濾除方法。針對(duì)玻璃圖像對(duì)比度低、邊緣模糊等特點(diǎn)，采用線性變換對(duì)圖像進(jìn)行灰度增強(qiáng)處理，拉開(kāi)了圖像的灰度分布，提高了對(duì)比度，使圖像更清晰。采用半閾值分割消除了針對(duì)由于實(shí)驗(yàn)條件限制而在圖像中產(chǎn)生的玻璃缺陷的陰影。 玻璃缺陷特征參數(shù)的選擇和提取是缺陷分類的前提，直接影響著分類效果。通過(guò)對(duì)缺陷特點(diǎn)的分析，提出了玻璃缺陷的特征參數(shù)體系。