matlab 写代码 研图像处理经典算法,设计缺陷检测算法检测以下两种缺陷。 素材库中每种缺陷一共12张图像(NG-不合格图片共10张,OK-合格图片共2张)。 缺陷1正面毛屑 缺陷2正面脏污 1、根据缺陷类型,针对不同缺陷尝试不同检测流程和方法,至少实现一种缺陷类型检测。 (必做) 2、实现2种缺陷类型的分类。(选做) 3、程序能够自动标注出缺陷位置。(必做) 4、程序能够返回缺陷位置坐标。(选做) 5、设计Matlab程序GUI界面,实现用户界面和检测结果。(选做) 6、验证程序,统计程序检测率,分析问题并提出改进方法。(必做)
时间: 2024-03-04 07:53:42 浏览: 187
MATLAB算法实战应用案例精讲-图像处理缺陷检测-Defect Eye缺陷检测开源工具
好的,根据你的需求,下面是对应的一些参考资料和思路:
1.缺陷检测算法
针对正面毛屑和正面脏污这两种缺陷,可以采用以下方法进行检测:
(1)图像预处理:对原始图像进行灰度化、平滑、二值化等处理,以便于后续的缺陷检测。
(2)目标检测:使用经典的目标检测算法,如Haar级联、HOG+SVM、YOLO等,对图像中的缺陷进行检测。
(3)特征匹配:通过SIFT、SURF、ORB等特征提取算法,对图像中的缺陷进行特征匹配和定位。
2.缺陷分类算法
针对不同的缺陷类型,可以采用以下方法进行分类:
(1)基于规则的分类方法:根据缺陷的外观特征和形状特征,设计一些规则进行分类。
(2)基于深度学习的分类方法:使用深度学习算法,如CNN、RNN、LSTM等,对图像中的缺陷进行分类。
3.缺陷位置标注和坐标返回
可以使用目标检测算法或特征匹配算法,找到图像中缺陷的位置,并将其标注出来。然后返回缺陷位置的坐标即可。
4.程序GUI界面设计
使用Matlab提供的GUI设计工具,设计一个简单的用户界面,显示检测结果和缺陷位置。可以使用Matlab的图像处理工具箱,以及Matlab自带的GUI工具箱。
5.程序验证和改进
采用一些测试图像对程序进行验证,统计检测率和误检率等指标。根据测试结果分析问题,并提出改进方法。
希望这些信息能对你有所帮助。如果你还有其他问题,请随时问我。
阅读全文