摘要
本发明涉及图像数据处理技术领域,具体涉及一种基于机器视觉的不锈钢材表面磨砂工艺调控方法,包括:获取磨砂过程中每一时刻的不锈钢表面图像,确定每一时刻的不锈钢表面图像中不同打磨效果区域造成的亮暗边界效应因子,再确定打磨效果对光照不均匀的影响因子,从而获取伽马值,用以对不锈钢表面图像进行伽马校正,得到不锈钢表面增强图像,获取不锈钢表面增强图像的表面粗糙度,并构建表面粗糙度与磨砂参数之间的映射关系,用以动态调整磨砂参数。本发明通过分析不锈钢表面图像中打磨引起的光照不均匀程度,用以自适应伽马值,进行伽马校正,获取不锈钢表面增强图像,从而提高磨砂工艺调控的效果。
技术关键词
不锈钢表面
磨砂工艺
调控方法
像素点
Harris角点检测算法
伽马阈值
伽马校正
视觉
因子
光照
图像数据处理技术
K均值聚类算法
粗糙度
区域生长算法
效应
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参数
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