摘要
本发明提出了一种零件表面缺陷检测方法,通过图像处理技术提取零件表面缺陷轮廓,采用傅里叶描述子算法生成频域特征,结合局部敏感哈希和KD树算法构建高效检索数据库;针对复杂缺陷识别难度大的问题,利用能量分布匹配预设模板,通过最近邻搜索和主成分分析实现精确分类;同时,采用K均值聚类对缺陷类型进行分组,生成包含轮廓和频域信息的管理报告。该方法能够快速准确地检测和分类各种复杂缺陷,提高了零件质量检测的效率和可靠性,为制造业质量控制提供了有力支持。
技术关键词
缺陷轮廓
缺陷类别
矢量特征
序列
主成分分析算法
K均值聚类算法
区域生长算法
树形结构
频域特征
图像
局部敏感哈希算法
索引
执行傅里叶变换
零件表面缺陷
傅里叶变换算法
搜索算法
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变压器绕组状态
方差算法
幅值
信号获取模块
序列
车辆优先通行
红绿灯
车辆GPS信息
采集网关
车辆定位
数据存储空间
仿真环境
浓度变化曲线
仿真模型
数据采集终端
编码向量
数据传输方法
序列
4G通信模块
加密算法