matlab表面缺陷检测代码
时间: 2023-09-05 07:13:27 浏览: 109
由于缺乏具体的问题描述,我无法提供针对特定表面缺陷的检测代码。以下是一个简单的示例,可以用于检测图像中的缺陷:
```
% 读取图像
img = imread('sample_image.jpg');
% 转为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 中值滤波去除噪声
denoised_img = medfilt2(gray_img);
% 二值化图像
threshold = graythresh(denoised_img);
bw_img = imbinarize(denoised_img, threshold);
% 填充小孔和空洞
filled_img = imfill(bw_img, 'holes');
% 移除小物体
cleaned_img = bwareaopen(filled_img, 100);
% 连通分量分析
cc = bwconncomp(cleaned_img);
numPixels = cellfun(@numel,cc.PixelIdxList);
[biggest,idx] = max(numPixels);
defect_mask = false(size(cleaned_img));
defect_mask(cc.PixelIdxList{idx}) = true;
% 显示检测结果
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(defect_mask);
title('检测结果');
```
这段代码将读取名为`sample_image.jpg`的图像,并执行以下步骤:
1. 将图像转换为灰度图像。
2. 通过中值滤波去除噪声。
3. 通过二值化将图像转换为黑白图像。
4. 填充小孔和空洞,以便更容易检测缺陷。
5. 移除小于100个像素的物体,以便只保留较大的物体(即缺陷)。
6. 进行连通分量分析,以便找到最大的连通区域(即最大的缺陷)。
7. 显示原始图像和检测结果。
请注意,此代码仅适用于简单的表面缺陷检测,不能处理所有类型的缺陷。如果您需要更复杂的检测方法,请提供更具体的问题描述,以便我能够为您提供更好的帮助。
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