摘要
本发明公开了铝棒生产领域的一种铝棒表面质量检测方法,包括如下步骤:步骤S101、图像采集:采用高清线阵相机沿铝棒轴向匀速移动拍摄,配合多角度环形光源增强表面缺陷对比度,获取铝棒表面连续图像;步骤S102、图像预处理:对采集图像依次进行灰度化处理、中值滤波去噪、直方图均衡化增强。本发明通过高清图像采集、先进的图像处理算法和机器学习分类模型,能够精确检测出铝棒表面微小的缺陷,并准确判断缺陷类型和严重程度,提高了检测的准确性和可靠性,采用自动化的图像采集和处理系统,可实现对铝棒表面的快速检测,相比人工目视检测,大大提高了检测效率,能够满足大规模生产线上的实时检测需求。
技术关键词
表面质量检测方法
铝棒
多角度环形光源
高清线阵
机器学习分类模型
直方图均衡化算法
滤波去噪
双线性插值方法
缺陷特征提取
消除块效应
图像边缘信息
支持向量机算法
支持向量机模型
全局直方图
对比度
累积分布函数
原始图像数据
边缘检测算法
系统为您推荐了相关专利信息
PageRank算法
动态场景
机器学习模型
因子
数据压缩策略
表面质量检测方法
拓扑特征
非线性映射关系
仿真数据
多尺度
铝棒加热炉
材料特征
监控方法
电磁感应式加热炉
数据
服务托管方法
机器学习分类模型
通信终端
会话
卫星通信技术
流量检测方法
周期性特征
通信交互机制
交互特征
机器学习分类模型