摘要
本发明涉及机器视觉与产品缺陷可视化预测技术领域,具体涉及一种基于X射线的产品缺陷可视化预测方法及装置。本发明中,利用边缘提取和基于熵的分析来增强缺陷定位,同时解决图像噪声和非均匀强度变化的挑战,为了提高鲁棒性,采用了一种结合DBSCAN聚类的自适应阈值策略来区分缺陷和噪声。由此,本发明解决现有技术中的产品缺陷的比度低和棱边模糊的可视化预测效率低、准确性不高的问题。与传统技术相比,它增强了降噪、边缘检测和裂纹识别。通过整合X射线图像处理,该方法提高了准确性,减少了假阳性,提高了检测效率。
技术关键词
可视化预测方法
二值化图像
缺陷类别
边缘检测
X射线图像处理
校正
滤波
分布特征
灰度共生矩阵
像素点
区分缺陷
聚类
裂纹识别
参数
图像获取模块
可视化模块
算法
裁剪模块
系统为您推荐了相关专利信息
基础纠偏
控制模块
轮廓信息
视觉检测模块
轮廓筛选
影像
评估系统
肿瘤
卷积神经网络模型
数据收集模块