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基于计算机视觉的铜金属杂质检测方法

来源期刊:世界有色金属2016年第24期

论文作者:程健

文章页码:105 - 106

关键词:金属铜;杂质;检测;局部轮廓;视觉图像处理技术;小波技术;

摘    要:计算机视觉图像处理技术被采用,对金属铜中的所含杂质种类及含量进行检测。基于传统的检测方法,我们提出了一种新的检测技术,该方法在检测精度上得到了很大地提升。新方法是以局部轮廓的特征为基准,提取金属铜中的杂质并且对杂质做定性以及定量分析。首先对采集完的金属铜图像实施局部轮廓视觉特征的提取,然后运用小波技术对采集完成的图像进行阈值滤波,最后Harris角点检测方法被采用来对金属铜中的杂质做定点成分标记,从而使图像的杂质噪点检测得到进一步优化,提高检测的准确率。仿真实验的结果表明,采用本文中的方法对铜金属中杂质进行检测,检测准确率较高,处理后的图像具有更好的平滑性。

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基于计算机视觉的铜金属杂质检测方法

程健

天水市卫生学校

摘 要:计算机视觉图像处理技术被采用,对金属铜中的所含杂质种类及含量进行检测。基于传统的检测方法,我们提出了一种新的检测技术,该方法在检测精度上得到了很大地提升。新方法是以局部轮廓的特征为基准,提取金属铜中的杂质并且对杂质做定性以及定量分析。首先对采集完的金属铜图像实施局部轮廓视觉特征的提取,然后运用小波技术对采集完成的图像进行阈值滤波,最后Harris角点检测方法被采用来对金属铜中的杂质做定点成分标记,从而使图像的杂质噪点检测得到进一步优化,提高检测的准确率。仿真实验的结果表明,采用本文中的方法对铜金属中杂质进行检测,检测准确率较高,处理后的图像具有更好的平滑性。

关键词:金属铜;杂质;检测;局部轮廓;视觉图像处理技术;小波技术;

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