图像散布图和小波多分辨分析的模具异物检测

【#第一文档网# 导语】以下是®第一文档网的小编为您整理的《图像散布图和小波多分辨分析的模具异物检测》，欢迎阅读！

图像散布图和小波多分辨分析的模具异物检测

毛锋;张树有;黄长林

【期刊名称】《浙江大学学报（工学版）》 【年(卷),期】2009(043)010

【摘 要】为了实现成型生产时模具的自动保护,提出基于散布图模具异物检测方法.采集模具监控图像,建立以灰度为变量的散布图,分析两幅图像对应像素灰度的概率分布及回归关系,实现了检测的光照无关性.基于B样条进行回归线构造,采用散点离差统计直方图获得图像间的匹配置信区间,从而得出异物对应的失配像素集.采用小波多分辨分析的方法,通过对两幅图像分别进行同阶小波分解,获得了消除边缘细节的逼近图像,使得后续的异物检测排除了对比图像之间错位的影响,解决了检测中的图像几何偏差问题.通过应用验证了该方法的良好效果. 【总页数】8页(P1749-1756) 【作 者】毛锋;张树有;黄长林

【作者单位】浙江大学,CAD & CG国家重点实验室,浙江,杭州,310027;浙江大学,CAD & CG国家重点实验室,浙江,杭州,310027;浙江大学,CAD & CG国家重点实验室,浙江,杭州,310027 【正文语种】中 文

【中图分类】TP391.41;TN911.73 【相关文献】


1.基于小波分析和多项式细分定位的超分辨率图像重建算法 [J], 贺清碧;黄大荣;杨永琴

2.基于小波多分辨率分析的图像边缘检测研究 [J], 刘小豫;聂维;魏浩

3.基于小波多分辨率分析和改进窄带法的C-V 水平集图像分割模型 [J], 付金明;羿旭明

4.小波域多分辨率分析对图像匹配特征点提取的影响 [J], 刘佳;傅卫平;王雯;张凯;周磊

5.基于小波多分辨分析和LSQR的快速EIT图像重建算法 [J], 汪剑鸣;代月霞;王琦;张荣华;王化祥;陈庆良

因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买

本文来源：https://www.dy1993.cn/MNE4.html