基于机器视觉的法兰盘表面缺陷分类方法及其系统

本发明提供了一种基于机器视觉的法兰盘表面缺陷分类方法及其系统，其方法，包括：步骤1：采集法兰盘端面图像；步骤2：基于目标算法确定法兰盘端面的图像轮廓；步骤3：提取目标Hu矩阵特征，并进行训练生成支持向量机，同时，根据支持向量机对法兰盘端面的图像轮廓进行缺陷分类，有效提高了边缘检测的精确度和鲁棒性，通过目标Hu矩阵特征有效提供更为稳定的特征支持，通过准确训练支持向量机，有利于实现对法兰盘标签进行准确的缺陷分类。