结构光三角剖分法：复杂背景微圆柱端面缺陷高效检测

本文主要探讨了在复杂背景下微小圆柱体芯块端面缺陷检测的问题。当前，由于表面镀层的不均匀性导致灰度信息的不确定性，传统的基于阈值、形态学和边缘Canny方法在进行缺陷分割时往往表现出不精确性。为解决这一问题，研究人员提出了一个基于机器视觉的结构光三角剖分技术的缺陷检测算法。 首先，该算法利用结构光主动视觉检测技术获取包含缺陷信息的两幅图像，这一步确保了获取到的图像能够反映实际的缺陷特征。这种方法能够克服光线反射和遮挡等因素，提高数据的可靠性。 接着，通过模板匹配、形态学分析和频率统计相结合的方式，对缺陷轮廓进行初步提取。模板匹配有助于找到与预设模板相似的区域，形态学分析则可以简化和去除噪声，而频率统计则可以从不同频率成分中识别出可能存在的缺陷模式。 在轮廓粗略勾画后，算法进一步采用Delaunay三角剖分技术来实现端面缺陷区域的精确划分。Delaunay三角剖分是一种经典的几何分析方法，它通过构建最小边界的三角形网格，能有效地定位缺陷的精确边界，从而提高检测的精度和鲁棒性。 实验结果显示，该方法在复杂背景下具有较高的缺陷识别率，甚至能达到亚像素级的重复精度，这意味着即使是非常微小的缺陷也能被准确地定位。此外，它还展现出良好的抗干扰能力，能够在各种光照条件和表面条件下稳定工作。由于其实用性强和处理效率高，该方法对于工业生产环境中的实时缺陷检测具有很高的价值。 总结来说，这篇论文的核心内容是介绍了一种结合机器视觉和结构光三角剖分技术的微小圆柱体芯块端面缺陷检测策略，其在提高缺陷检测精度、鲁棒性和实用性方面取得了显著的成果。这对于优化工业生产和质量控制具有重要的实际意义。