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传统方法缺陷区域的轮廓边缘存在断续,缺陷定位区域封闭性较差,导致检测识别准确率较低.针对这一问题,提出基于稀疏成像与机器视觉的金属材料次表面缺陷检测方法.扫描采集材料次表面二维图像,采用均值滤波和高斯滤波,对图像进行去噪处理,分割次表面缺陷的预处理图像,利用机器视觉,定位并合并缺陷区域,提取灰度、形状、纹理缺陷特征,利...  相似文献   
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