高效形态学特征与多特征融合的机械零件划痕检测方法

本文研究的是"基于形态学特征的机械零件表面划痕检测"这一主题，它聚焦于在精密制造领域中的一个关键任务——如何有效地识别和评估机械零件表面的划痕缺陷。文章采用了高角度和低角度光源的组合打光技术，这种方法可以精确地定位到感兴趣区域，减少背景噪音对检测的影响。通过构建划痕形态学的中值滤波核，算法能够获得更为清晰的背景图像，从而更容易发现潜在的划痕。 进一步，作者引入了改进的基于方向梯度的区域生长算法。这个算法能够有效地将具有相似特征的划痕连接在一起，从而降低漏检率，提高了检测的完整性。区域生长策略在这里起到了至关重要的作用，它能够确保算法在处理复杂和不规则形状的划痕时，不会错过任何可能存在的痕迹。 论文的核心贡献在于提出了一种多特征加权融合的划痕判定方法。这种方法考虑了面积、长宽比等关键的几何特征，同时结合置信度分析，综合判断是否为真正的划痕。这种融合策略能够提高判断的准确性，避免因单一特征的局限性导致误判。 实验结果显示，利用该方法进行机械零件表面划痕检测的正确率达到95.7%，这表明该算法在实际应用中表现出极高的识别精度。此外，算法处理时间小于1.21秒，表明其具有较高的计算效率，满足了工程实践中对精度和速度的要求。 这篇论文提供了一个有效的机械零件表面划痕检测解决方案，它结合了形态学处理、多特征分析以及优化的区域生长算法，对于保证产品质量控制和预防潜在故障具有重要意义。这对于制造业，特别是航空、汽车和电子等行业，是一个重要的技术创新，有助于提升生产效率并降低成本。