[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 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提出一种基于计算机视觉的弹壳表面缺陷自动检测方法，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。本发明方案使用计算机视觉，无需人为干预，减少了工人注意力不集中导致的漏检；此外，使用支持向量机实现缺陷分类，不仅实现了缺陷检测，还针对缺陷的类型对有缺陷的弹壳实现了分拣。 | ||
| 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 | ||
【主权项】：
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。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广东技术师范学院，未经广东技术师范学院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201611163794.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
