Study on defection segmentation for steel surface image based on image edge detection and Fisher discriminant

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Study on defection segmentation for steel surface image based on image edge detection and Fisher discriminant

更新时间：2025-09-01

- Study on defection segmentation for steel surface image based on image edge detection and Fisher discriminant
- Issue 3, Pages: 382-385(2007)
- 作者机构：
  
  1. 1:中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
  2. 2:中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
  3. 3:大连海事大学计算机科学与技术学院,长春,130033
  4. 4:中国科学院研究生院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC：
- Published：2007
- 稿件说明：
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Study on defection segmentation for steel surface image based on image edge detection and Fisher discriminant[J]. 2007, (3): 382-385.
DOI：

Study on defection segmentation for steel surface image based on image edge detection and Fisher discriminant[J]. 2007, (3): 382-385. DOI：

摘要

针对钢板表面缺陷图像信噪比低、缺陷目标小且形态差别大等特点

提出了一种基于边缘信息和Fisher准则相结合的图像分割方法。该方法首先采用梯度算子检测出缺陷图像的边缘

并对边缘检测所得的梯度图进行灰度拉伸

提高梯度图的对比度;然后利用Fisher准则寻找最佳阈值

分割出缺陷;最后运用数学形态学滤除噪声

实现了缺陷的自动分割和定位。实验证明

该方法不仅能够识别出弱小的缺陷

而且实现了在线实时检测。

Abstract

关键词

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