基于机器视觉的金属板材表面波纹度检测方法

基于机器视觉的金属板材表面波纹度检测方法
摘要：常规波纹度测量方法存在检测效率低、检测精度不高等问题，为了实现金属板材表面波纹度的快速准确检测，提出了一种非接触式的表面波纹度无损检测方法，该方法采用改进的中值滤波实现高效快速的图像去噪，使用霍夫变换实现图像的自动旋转，提取了表面图像基于灰度共生矩阵的纹理特征参数，并进行相关性分析。结果表明，对比度、能量、相关和熵等特征参数与波纹度之间存在较好的一致性。以对比度、能量、相关和熵等为输入参数，构建了基于BP神经网络的表面波纹度检测模型，试验验证该方法能够实现金属板材表面波纹度的高效、高精度测量，检测误差仅为4.90%。

标题：基于机器视觉的金属板材表面波纹度检测方法

作者：周神特,张潇,王宇宇,柯宇,赵文宏,

关键词：金属板材,表面波纹度,机器视觉,BP神经网络,

发表日期：2021年1月

2025-1-19 14:36 上传 基于机器视觉的金属板材表面波纹度检测方法.pdf

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