一种用于CTP版表面瑕疵的自适应检测算法 | |
沈凌云 ; 朱明 ; 郎百和 ; 韩太林 | |
刊名 | 长春理工大学学报(自然科学版) |
2014-12-15 | |
期号 | 6页码:94-98 |
关键词 | 机器视觉 表面瑕疵 视觉注意 显著图 区域生长 |
中文摘要 | 为了实现CTP版材表面不同类型瑕疵的自适应在线检测,引入人类视觉注意机制,融合区域生长算法对表面瑕疵图像进行分割,以面积作为特征值对瑕疵进行识别。首先根据人类视觉系统具有选择性注意机制的特性,对CTP版材表面图像的多特征图像采用图像金字塔分解得到多尺度图像,并利用基于图的算法(GBVS)将多尺度下多特征的图像融合为全局显著图。然后将显著图中最显著点即注意焦点作为区域生长的种子点,相似性作为区域生长准则,对原图像的梯度图像采用区域生长算法获得瑕疵区域二值化图像。最后利用注意抑制返回机制和邻近优先的准则,查找其他未检瑕疵,直至满足CTP版材的行业标准。实验结果表明:瑕疵检测系统分辨率0.1mm,检测平均准确率达96.3%以上,算法运行速度快,能满足CTP版材生产的在线检测实时性要求。 |
语种 | 中文 |
公开日期 | 2015-05-27 |
内容类型 | 期刊论文 |
源URL | [http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/43193] |
专题 | 长春光学精密机械与物理研究所_中科院长春光机所知识产出 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 沈凌云,朱明,郎百和,等. 一种用于CTP版表面瑕疵的自适应检测算法[J]. 长春理工大学学报(自然科学版),2014(6):94-98. |
APA | 沈凌云,朱明,郎百和,&韩太林.(2014).一种用于CTP版表面瑕疵的自适应检测算法.长春理工大学学报(自然科学版)(6),94-98. |
MLA | 沈凌云,et al."一种用于CTP版表面瑕疵的自适应检测算法".长春理工大学学报(自然科学版) .6(2014):94-98. |
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