论文摘要
针对传统石材检测方法实时性差、精度低与劳动强度大的缺点,提出了一种基于视觉的缺陷测方法,首先以石材轮廓的矩包络线为基准,利用近邻搜寻算法确定尺寸测量的角点,欧式距离衡量尺寸参数。然后采用分块策略生成对应的局部多特征映射矩阵,并将其元素与训练的标准参数进行对比,搜寻潜在缺陷块,结合邻域信息合并潜在块确定缺陷位置。最后应用多特征数据建立支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的缺陷类别预测模型,实验表明该方法具有较好的检测效果,具有重要的应用价值。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 邓拥军,周向
关键词: 石材,机器视觉,尺寸参数,缺陷检测
来源: 机械设计与制造 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 建筑科学与工程,计算机软件及计算机应用
单位: 湖北工业大学工程技术学院,武汉交通职业学院机电工程学院
基金: 湖北省科技厅自然科学基金重点项目(2014CFA528),武汉交通职业学院校级课题(Y2016011)
分类号: TU521.2;TP391.41
DOI: 10.19356/j.cnki.1001-3997.2019.12.038
页码: 150-154
总页数: 5
文件大小: 707K
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