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周少琎 (周少琎.) [1] | 韩军 (韩军.) [2] | 吴飞斌 (吴飞斌.) [3]

Indexed by:

PKU

Abstract:

针对复杂结构的金属铸造工件表面因成像复杂引发干扰,裂纹提取判别困难的检测问题,提出一种结合了颜色形态特征融合图像分割和纹理特征裂纹判定的金属铸造工件表面裂纹检测算法.该算法通过GAMMA变换增强裂纹并弱化背景,根据裂纹目标的颜色特征与几何形状特征相融合,量化特征并滤波特征值分割提取裂纹目标,基于灰度共生矩阵对候选裂纹区域提取纹理特征,使用支持向量机分类器进行训练并识别裂纹.金属工件表面裂纹检测实验表明,该算法在图像分割方面能更加完整准确地提取裂纹,在真伪裂纹的识别中准确率、精确率、召回率和F1得分分别为94.47%、92.51%、96.67%和93.74%.相较于传统检测算法,该算法克服了上述干扰影响,在准确率等方面具有优势,且具有较快的识别速度.

Keyword:

图像分割 机器学习 特征融合 磁粉探伤 纹理特征

Community:

  • [ 1 ] [周少琎]福州大学电气工程与自动化学院,福州350001;中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心,泉州362000
  • [ 2 ] [吴飞斌]中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心,泉州362000
  • [ 3 ] [韩军]中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心,泉州362000

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Source :

科学技术与工程

ISSN: 1671-1815

Year: 2023

Issue: 20

Volume: 23

Page: 8717-8725

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