联系人: 哈尔滨工业大学
所在地: 黑龙江哈尔滨市
摘要:基于k_tSL中心聚类算法的工业元件表面缺陷检测方法,涉及基于机器视觉的工业元件表面缺陷检测技术。目的是为了解决现有主流工业产品表面缺陷检测技术在有干扰的情况下,检测精度低、稳定性差的问题。本发明首先对相机采集到的图像进行待测区域分割,得到元件的多个表面块感兴趣区域,对每一个表面块感兴趣区域的每一个像素位置进行特征提取,对多维特征使用K‑tSL中心聚类算法进行聚类,选取覆盖面积大于50%的连通区域作为正常区域,其余部分为缺陷部分,根据连通区域的大小判断工业元件是否合格。上述方法稳定性好,检测精度高,可以应用到工业元件的自动生产和监测中。