金屬加工中AI缺陷檢測的常用圖像處理技術(shù)主要包括以下幾種:

1. 濾波技術(shù):用于去除圖像中的噪聲,提高缺陷的可見性。常用的濾波方法包括均值濾波、中值濾波和高斯濾波。這些濾波方法通過不同的計(jì)算方式,減少圖像中的噪聲,使得缺陷更加清晰可辨。

2. 圖像分割技術(shù):用于將圖像分割成不同的區(qū)域,以便對缺陷進(jìn)行更精確的分析。閾值分割是一種常用的圖像分割方法,它根據(jù)圖像中像素的灰度值分布情況,選擇一個(gè)或多個(gè)閾值,將圖像中的像素分為目標(biāo)和背景兩類。

3. 邊緣檢測技術(shù):基于圖像中物體邊緣處灰度變化劇烈的特點(diǎn),通過計(jì)算水平和垂直方向的灰度變化來檢測邊緣。常見的邊緣檢測算子有Sobel算子、Canny算子等。在缺陷檢測中,物體的缺陷往往會引起邊緣的變化,通過邊緣檢測可以定位這些異常邊緣。

4. 形態(tài)學(xué)處理技術(shù):基于集合論的圖像處理方法,包括腐蝕、膨脹、開運(yùn)算和閉運(yùn)算等操作。在缺陷檢測中,形態(tài)學(xué)處理可用于對閾值分割或邊緣檢測后的結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化,去除一些偽缺陷或修復(fù)缺陷區(qū)域的不完整邊界。

5. 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù):基于大量樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如支持向量機(jī)(SVM)、深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,可以識別金屬表面圖像中的缺陷。這些技術(shù)通過提取圖像中的特征,訓(xùn)練分類模型,實(shí)現(xiàn)對缺陷的自動檢測和分類。

還有一些其他的技術(shù)也常用于金屬加工中的AI缺陷檢測,如圖像變換(包括空域與頻域變換、幾何變換、色度變換、尺度變換等)、圖像增強(qiáng)等。這些技術(shù)共同構(gòu)成了金屬加工中AI缺陷檢測的豐富圖像處理手段,為提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率提供了有力支持。

金屬加工中AI缺陷檢測的常用圖像處理技術(shù)有哪些