高亮金属表面缺陷识别：全局阈值自适应方法

"全局阈值自适应的高亮金属表面缺陷识别新方法.pdf" 这篇论文研究的是高亮金属表面缺陷的自动识别技术，特别是在高反射零部件的生产和处理过程中，如何准确地检测出划痕、擦伤等缺陷。由于这类零件具有镜面反光特性，传统的图像检测方法往往容易漏检或错检缺陷目标。为了解决这个问题，论文提出了一种基于数字图像处理的新方法，该方法具备全局阈值自适应调整的能力。 首先，论文介绍了一种结合空域和值域信息的滤波策略，用于处理原始图像，目的是在保护目标边缘信息的同时去除噪声。这一步至关重要，因为高亮表面的反光可能导致图像噪声增加，影响后续的分析和识别。 接着，论文采用高斯函数的一阶导数构建了Canny边缘检测器，这是一种优化的边缘检测技术，能有效找出图像中的边界。然后，论文结合了全局阈值最大类间方差法（Otsu's method）和形态学图像分割法，对图像进行分割，并根据图像内容自适应地调整阈值。这种阈值调整策略能确保在不同光照条件下都能准确地识别出缺陷目标。 实验结果显示，所提出的算法能够有效地排除高光干扰，准确识别出缺陷目标，验证了其在高亮金属表面缺陷识别中的有效性与可靠性。这种方法对于提升产品质量控制、延长产品寿命具有重要的实际意义，尤其适用于那些对表面质量要求极高的高反射零部件制造业。 这篇论文的核心贡献在于提供了一种新的、自适应的全局阈值方法，它能在高亮金属表面的复杂环境下有效地识别出微小的表面缺陷。这种方法对于工业自动化、质量控制和机器视觉等领域具有很高的应用价值，可以促进制造业的检测技术和产品质量的提升。