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1:北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院
Published:2021
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Detection of defects in glass-ceramics based on grayscale and geometric features[J]. 2021, 47(4): 428-431.
DOI:
Detection of defects in glass-ceramics based on grayscale and geometric features[J]. 2021, 47(4): 428-431. DOI: 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2021.04.008.
气泡缺陷检测作为评估微晶玻璃材料性能的重要环节
可指导微晶玻璃原坯切割与再加工
充分发挥其稳定的光学特性。针对环形光源照射微晶玻璃圆柱试样时
视场背景亮度不均匀且微晶玻璃外周边界被增亮的问题
提出了一种基于灰度及几何特征的微晶玻璃气泡检测算法。算法先根据图像局部灰度特征利用Canny边缘检测算子获取疑似气泡轮廓
再基于气泡几何特征剔除微晶玻璃外周边界的虚假目标获得真实气泡缺陷信息。实验结果表明该算法能有效提取气泡缺陷
提高气泡缺陷检测准确率。
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