摘要
本发明公开了一种玻璃灯管表面划痕缺陷的分区亮度特征检测方法,通过动态分区策略将纵向像素划分为多个检测区间,结合Otsu自适应阈值分割与掩膜增强技术能够有效抑制背景噪声;在水平像素维度同步计算亮度均值与标准差,构建双通道统计特征图谱,利用缺陷区域的局部亮度突变特性实现信号增强。本发明通过列方向统计量实时分析(单区间处理耗时仅0.8ms)替代传统卷积运算,在无需预训练模型的情况下,成功检测出空灯泡管划痕缺陷,同时避免深度学习模型的高延迟问题。
技术关键词
特征检测方法
划痕缺陷
玻璃灯管
亮度
对比度
图像
局部统计特征
类间方差
抑制背景噪声
直方图均衡化
分析方法
灯泡
分区策略
深度学习模型
预训练模型
检测缺陷
像素
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调光控制方法
情景
能量存储单元
标识
照明控制模式
分类识别方法
像素点
肺癌
图像分割
显示灰度图像
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透视变换模型
语义分割网络
时间序列遥感影像
配准误差
识别图像块
设备器件
工业设备故障
故障运行状态
融合特征