基于Halcon的圆形陶瓷片表面缺陷检测方法

针对圆形陶瓷片的产品特性以及厂家检测的需要,设计了一种基于Halcon平台的表面缺陷分区检测算法.通过前期预处理中的灰度化、图像增强处理以及ROI的选取后,再针对不同缺陷分别采用阈值分割、极坐标转换及边缘提取等方法获取产品缺陷区域并进行检测.实验结果证明本检测算法具有较高的准确性,并能较好地满足实际检测要求.     

基于像素分类的图像语义分割方法及其应用研究

为了提高药片外观缺陷检测效率,提出一种使用深度学习进行药片外观缺陷检测的基于像素分类的图像语义分割方法 .首先,利用全卷积神经网络对预处理后的样本数据集进行训练,提取药片外观的缺陷特征,然后,采用像素精度和交并比来评估模型分割的精确度,最后,使用训练得到的模型分割出药片的缺陷位置并加以语义的描述.实验结果 表明,该方法...