基于機(jī)器視覺的毛桿缺陷檢測(cè)技術(shù)的研究.pdf

1、廣東工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文基于機(jī)器視覺的毛桿缺陷檢測(cè)技術(shù)的研究姓名：劉洪江申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：控制理論與控制工程指導(dǎo)教師：汪仁煌20111212廣東工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文首次提出和建立基于中心線和寬度變化的動(dòng)態(tài)輪廓模型，并給出迭代求解公式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新算法的計(jì)算規(guī)模和計(jì)算復(fù)雜度均小于原始動(dòng)態(tài)輪廓算法，且能有效地避免噪聲和強(qiáng)邊緣干擾，對(duì)于細(xì)長(zhǎng)類目標(biāo)的快速準(zhǔn)確提取具有推廣價(jià)值。3研究基于復(fù)擴(kuò)散濾波的缺陷邊緣保持，提出耦合沖擊濾波的復(fù)擴(kuò)散

2、函數(shù)對(duì)圖像濾波方法。該方法在復(fù)擴(kuò)散同時(shí)，疊加適當(dāng)?shù)臎_擊函數(shù)，由依賴邊緣強(qiáng)度的沖擊函數(shù)來(lái)選擇增強(qiáng)或抑制效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法的邊緣保持和去噪效果優(yōu)于其他算法，具有應(yīng)用價(jià)值。4研究基于脊波的缺陷檢測(cè)算法，提出小對(duì)象上的邊緣檢測(cè)改進(jìn)算法。該算法區(qū)別對(duì)待圖像中的背景和檢測(cè)對(duì)象，并通過拉伸增加對(duì)象在圖像中的面積。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能有效地檢測(cè)出多種角度的微小缺陷，有利于提高缺陷識(shí)別率。算法對(duì)于其它小目標(biāo)上的缺陷檢測(cè)具有參考價(jià)值。5建立全自動(dòng)羽