雪糕棒裂缝检测：基于纹理主瓣和旁瓣特征的方法

"基于纹理主、旁瓣特征的雪糕棒裂缝缺陷检测" 本文是一篇关于雪糕棒裂缝缺陷检测的论文研究，主要探讨了如何利用纹理主瓣和旁瓣灰度特征来有效检测雪糕棒表面的裂缝。裂缝在雪糕棒的生产中是一个重要的质量问题，因为它对产品的加工和使用安全有直接影响。然而，由于部分裂缝细小且浅，与木纤维纹理相似，传统的检测算法往往难以准确识别。 论文中提出了一种创新的检测方法，该方法首先深入分析了裂缝纹理和木纤维纹络的特性，然后构建了纹理主瓣和旁瓣灰度特征提取的基本模型。这一模型能够区分裂缝和木纤维纹理的关键差异。接下来，研究人员通过图像处理技术提取雪糕棒表面头部的全部纹理边缘，再利用建立的模型提取每个边缘对应的主瓣和旁瓣灰度特征。 在初步阶段，根据主瓣特征量的数值大小，可以筛选出可能属于裂缝的边缘，这些边缘包括所有裂缝边缘以及部分木纤维纹络边缘。最后，通过比较旁瓣特征量与预设阈值，能够识别并隔离出真正的裂缝边缘，从而实现精确的裂缝检测。这种方法在SUT I3自建图像库上的测试结果显示，它在保证裂缝缺陷漏检率为0的情况下，误检率仅为6.07%，相比其他现有的雪糕棒或木材表面裂缝检测方法，误检率降低了至少9.29%。 这一成果证明了所提出的检测方法具有高度的效率和实用性，对于提升雪糕棒质量控制的精度，减少误判，确保食品安全具有重要意义。同时，该方法的理论和实践应用价值也适用于其他具有类似表面特征的木材制品的质量检测，为工业自动化检测提供了新的思路和技术支持。