[1]郑晓玲. 基于机器视觉的铝铸件表面缺陷自动识别技术[J].黎明职业大学学报,2018,(03):78-83.[doi:10.13446/j.cnki.jlvu.201804006]
 [J].Journal of Liming Vocational University,2018,(03):78-83.[doi:10.13446/j.cnki.jlvu.201804006]
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 基于机器视觉的铝铸件表面缺陷自动识别技术()
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黎明职业大学学报[ISSN:1008-8075/CN:35-1212/G4]

卷:
期数:
2018年03期
页码:
78-83
栏目:
出版日期:
2018-09-25

文章信息/Info

文章编号:
1008-8075(2018)03-0078-06
作者:
 郑晓玲
 黎明职业大学 机电工程与自动化学院
关键词:
 铝铸件 缺陷识别 机器视觉 支持向量机
分类号:
TH 164
DOI:
10.13446/j.cnki.jlvu.201804006
文献标志码:
A
摘要:
       铝铸件在铸造过程中表面会出现裂纹、气孔等缺陷,影响其各项性能。依托先进的机器视觉技术,通过采用边缘检测算法检测出缺陷区域并将其分割,提取各缺陷的特征信息并进行描述和分析,并利用SVM (支持向量机)分类器对输入的特征信息进行分析并处理。研究表明:该算法能够实现智能分类识别铝铸件缺陷。

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更新日期/Last Update: 2018-11-02