扇形滤波器提升匣钵裂纹检测精度：90%以上提取率

本文主要探讨了"基于扇形邻域差异直方图的匣钵裂纹检测"这一主题，针对匣钵底面裂纹图像处理中的挑战——复杂的背景、密集且断续的裂纹分布以及不明显的特征，提出了一种创新的检测方法。这种方法首先利用裂纹像素点的空间聚集性和方向性特征，设计了多尺度、多方向的扇形滤波器。通过将这些滤波器应用于图像卷积操作，生成扇形邻域差异直方图，这种直方图能够捕捉到裂纹在空间分布上的概率特征。 接着，通过分析裂纹像素点和非裂纹像素点在扇形邻域差异直方图上的区别，有效地提取出裂纹区域。这种方法强调了特征提取的重要性，尤其是在复杂的视觉环境中区分裂纹和背景。提取出的特征被用来识别和定位裂纹，提高了检测的准确性和效率。 在裂纹提取后，文章进一步提出了融合裂纹全局和局部长度以及分布面积的综合指标，用于评估匣钵裂纹的严重程度。这一步旨在提供一个全面的评价框架，确保检测结果不仅准确，而且能反映实际的裂纹状况。 实验结果显示，该算法在各种类型的匣钵底面裂纹检测任务中表现出色，正确率和召回率高达90%以上，这表明其在实际应用中具有很高的效能，优于现有的其他裂纹检测技术。此外，该算法对于龟裂程度的评估结果与人工主观评估相一致，显示出良好的一致性和可靠性。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种有效解决匣钵裂纹检测难题的方法，结合了空间特征分析、直方图处理和综合评估指标，为机器视觉领域的裂纹检测提供了新的思路和技术支持。