[发明专利]基于计算机视觉的弹壳表面缺陷自动检测方法在审
| 申请号： | 201611163794.9 | 申请日： | 2016-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN108615039A | 公开（公告）日： | 2018-10-02 |
| 发明（设计）人： | 梁鹏;郝刚;郑振兴 | 申请（专利权）人： | 广东技术师范学院 |
| 主分类号： | G06K9/40 | 分类号： | G06K9/40;G06K9/46;G06K9/62;G06T5/30 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510665 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 计算机视觉 弹壳 弹壳表面 自动检测 支持向量机算法 注意力不集中 支持向量机 采集图像 缺陷分类 缺陷检测 缺陷区域 缺陷识别 缺陷特征 人为干预 图像处理 图像获取 线阵相机 分拣 漏检 图像 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于计算机视觉的弹壳表面缺陷自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，图像获取：采用基于线阵相机的方式采集图像；
S2，图像处理：对弹壳图像进行处理，获取缺陷区域的特征；
S3，缺陷识别：根据计算得到缺陷特征使用支持向量机算法进行识别。
2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的弹壳表面缺陷自动检测方法，其特征在于，所述步骤S2图像处理包括：图像二值化、图像去噪声、图像像素级边缘检测、缺陷特征提取，其中：
二值化：将彩色图像变为黑白图像并实现前景与背景的分割；
图像去噪声：去除图像中目标弹壳周围的噪声；
图像像素级边缘检测：检测出图像中目标弹壳的边缘；
缺陷特征提取：提取出图像中缺陷的特征。
3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的弹壳表面缺陷自动检测方法，其特征在于，所述步骤S3中，图像识别使用基于支持向量机的缺陷识别方法。
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