基于機(jī)器視覺的毛桿缺陷檢測技術(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技術(shù)的研究姓名：劉洪江申請學(xué)位級別：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態(tài)輪廓模型，并給出迭代求解公式。實驗結(jié)果表明，新算法的計算規(guī)模和計算復(fù)雜度均小于原始動態(tài)輪廓算法，且能有效地避免噪聲和強(qiáng)邊緣干擾，對于細(xì)長類目標(biāo)的快速準(zhǔn)確提取具有推廣價值。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)對圖像濾波方法。該方法在復(fù)擴(kuò)散同時，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)來選擇增強(qiáng)或抑制效果。實驗結(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)用價值。4研究基于脊波的缺陷檢測算法，提出小對象上的邊緣檢測改進(jìn)算法。該算法區(qū)別對待圖像中的背景和檢測對象，并通過拉伸增加對象在圖像中的面積。實驗結(jié)果表明，該算法能有效地檢測出多種角度的微小缺陷，有利于提高缺陷識別率。算法對于其它小目標(biāo)上的缺陷檢測具有參考價值。5建立全自動羽