針對鋁帶表面缺陷高精度檢測要求以及傳統(tǒng)算法識別率不佳的問題,提出端到端的表面缺陷檢測與識別方法.從鋁帶表面初始圖像序列中快速計算出平均圖像,視為無缺陷背景圖像,用于初始化ViBe算法的背景模型.采用ViBe算法從當(dāng)前圖像中分割出缺陷區(qū)域,對缺陷區(qū)域二值圖像進行中值濾波和形態(tài)學(xué)運算,以去除噪聲點和修補邊緣,實現(xiàn)缺陷區(qū)域的準(zhǔn)確提取.利用當(dāng)前圖像實時更新ViBe背景模型,以增加對光照變化的適應(yīng)能力.提取缺陷外接矩形區(qū)域圖像,歸一化后輸入到訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行識別分類,得到分類結(jié)果.實驗結(jié)果表明,提出方法的缺陷檢出率為93.02%,缺陷識別率為99.86%,具有較好的應(yīng)用價值. 

【文章來源】：浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2020,54(10)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3373247