提升焊缝缺陷识别：改进Canny算法的边缘检测策略

在"基于改进的Canny算子的焊缝边缘检测技术"这篇论文中，作者陈艳羽探讨了在工业射线焊缝缺陷识别中的边缘检测方法。边缘检测作为这一过程的关键环节，对于准确识别焊缝缺陷至关重要。论文中，陈艳羽对比了传统的Robert、Sobel、Prewitt和Canny算子在焊缝图像边缘检测上的性能。 Canny算子以其高精度和抗噪性闻名，但在处理焊缝图像时，它存在一些局限性。为了提高焊缝缺陷识别的准确性，作者针对Canny算子进行了优化。首先，他们对Canny算子进行了改进，采用高斯滤波来平滑图像并减少噪声的影响。高斯滤波是一种低通滤波器，通过对图像进行卷积操作，可以有效地去除高频噪声，使得后续的边缘检测更加精确。 其次，针对Canny算子的阈值选择问题，作者提出了一种自适应算法。传统的阈值设置通常是固定的，但在焊缝图像中，由于光照变化、缺陷大小和形状的多样性，这可能导致边缘检测的不稳定性。因此，通过动态调整阈值，可以根据图像局部特征的变化自动适应，提高了边缘检测的鲁棒性和精度。 该研究工作主要集中在改进Canny算子的边缘检测流程，特别是在高斯滤波和阈值选择方面的创新。通过这些改进，论文作者旨在提升焊缝缺陷识别系统的性能，使之能更好地适应工业射线检测的实际需求。该研究不仅对工业自动化领域有实际应用价值，也对边缘检测算法的研究者提供了新的视角和方法。此外，论文的关键词包括缺陷识别、边缘检测、Canny算子、高斯滤波和动态阈值，这些都表明了研究的核心关注点。