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无锡金属表面检测厂家外表缺陷检测纹路特征提取及算法

2022-04-18 11:42:44

金属表面检测厂家表示图画的特征提取可理解为从高维图画空间到低维特征空间的映射,是依据机器视觉的外表缺陷检测的重要一环,其有用性对后续缺陷方针辨认精度、核算复杂度、鲁棒性等均有重大影响。特征提取的根本思维是使方针在得到的子空间中具有较小的类内聚散度和较大的类间聚散度。现在常用的图画特征首要有纹路特征、色彩特征、形状特征等。今天就让金属表面检测厂家无锡市东富达科技有限公司小编为大家带来金属表面检测厂家外表缺陷检测纹路特征提取及算法的简单讲解。

纹路是表达图画的一种重要特征,它不依赖于色彩或亮度而反映图画的同质现象,反映了外表结构安排摆放的重要信息以及它们与周围环境的联络。与色彩特征和灰度特征不同,纹路特征不是依据像素点的特征,它需求在包括多个像素点的区域中进行核算核算,即部分性;一起,部分纹路信息也存在不同程度的重复性,即全局性。纹路特征常具有旋转不变性,而且关于噪声有较强的抵抗能力。  

依据的纹路特征提取办法——核算法。  

核算办法将纹路看用随机现象,从核算学的视点来剖析随机变量的散布,然后完成对图画纹路的描绘。直方图特征是简略的核算特征,但它只反映了图画灰度呈现的概率,没有反映像素的空间散布信息;灰度共生矩(GLCM)是依据像素的空间散布信息的常用核算办法;部分二值形式(LBP)具有旋转不变性和多尺度性、核算简略;此外,还有行程长度核算法、灰度差分核算法等,因核算量大、作用不杰出而约束了其运用。  

(1)直方图特征。图画的直方图供给了图画的许多信息和特征,常用的直方图特征有大值、小值、均值、中值、值域、熵、方差和熵等。直方图特征办法核算简略、具有平移和旋转不变性、对色彩像素的准确空间散布不灵敏等,所以在外表检测、缺陷辨认得到不少运用。  

(2)灰度共生矩。Haralick等人提出的灰度共生矩是一种广泛运用的运用核算特征来描绘纹路的办法。灰度共生矩阵便是从图画灰度级为的像素出发,核算与其距离为、灰度级为的像素一起呈现的概率。一般取0°、45°、90°和135°这4个方向。灰度共生矩阵反映了图画灰度关于方向、相邻间隔、改变幅度的综合信息,所以可以作为剖析图画基元和摆放结构的信息。  

这就是今天的全部内容,如果大家想了解更多金属表面检测厂家的相关内容,欢迎关注金属表面检测厂家无锡市东富达科技有限公司小编。



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