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自動視覺檢測是機器視覺在工業(yè)方面的一項重要應用。針對目前瓷磚表面缺陷檢測仍停留在手工操作水平,勞動強度大,效率低,檢測精度遠遠不能滿足實際生產的需要,本文提出一種基于BP神經網絡與區(qū)域生長法相結合的圖像分割技術,并將其應用到瓷磚表面缺陷檢測。本算法原理是通過BP神經網絡對瓷磚表面進行缺陷檢測,將瓷磚主要缺陷分割出來,然后再利用區(qū)域生長法對其缺陷部分作進一步分割,使缺陷能被精確、快速地分割出來。通過大量實驗說明本算法在實際應用中的精確度達到97%,檢測速度得到明顯的提高,效果令人滿意,具有良好的應用前景。
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隨著瓷磚品種的增多,表面紋理也越來越豐富。分別利用直方圖分割算法、區(qū)域分裂合并算法以及傅立葉變換法對具有代表性的瓷磚進行了紋理分割,并在實驗的基礎上進行了相應的算法分析。
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