Faster R-CNN后精确缺陷分割：弱边缘处理与工件检测提升

本研究主要关注的是Faster R-CNN定位后在工业CT图像中的缺陷分割问题。Faster R-CNN作为一种强大的目标检测模型，因其在图像检测领域的广泛应用而备受瞩目。然而，它在定位缺陷区域时，由于目标边缘通常较为模糊，特别是对于像裂纹、气泡和夹渣这样的小缺陷，边缘强度较弱，这可能导致常规分割算法如直接应用阈值法产生过分割或欠分割的现象。 为解决这一问题，研究者提出了一种针对Faster R-CNN定位后缺陷区域的精确阈值分割策略。首先，通过形态学开闭重建算法对定位区域进行处理，增强边缘的清晰度。接着，对重建后的图像采用Otsu双阈值法进行变换，这种方法可以根据图像的灰度分布自动找到最优的二值化阈值，以减少人为干预的需求。 进一步，研究人员引入了最大熵阈值分割法，这是一种基于信息熵的分割方法，旨在最大化图像的信息熵，从而达到最佳的分割效果。最大熵阈值法可以更有效地处理弱边缘和噪声，提高分割的准确性。 最后，通过对分割出的缺陷进行面积和周长等参数的测量，评估新算法的有效性。实验结果显示，与传统分割算法相比，这种结合形态学和Otsu/最大熵阈值法的策略在处理Faster R-CNN定位的工业CT图像缺陷时，能够提供更精确的分割，不仅能够准确地识别出包含弱边缘的目标，还能有效去除轮廓背景对分割的干扰，从而提高了缺陷检测的精度和可靠性。 这项研究不仅提升了在工业CT图像中对缺陷的检测能力，而且展示了将深度学习与传统的图像处理技术融合的优势，为工业缺陷检测领域的实际应用提供了新的思路和方法。