基于粒子群优化Gabor滤波器的钢板表面缺陷检测

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)11-0135-04

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基于粒子群优化Gabor滤波器的钢板表面缺陷检测

更新时间：2025-09-11

- 基于粒子群优化Gabor滤波器的钢板表面缺陷检测
- Issue 11, Pages: 135-138(2023)
- 作者机构：
  
  1. 江南大学机械工程学院江苏省食品先进制造装备技术重点实验室
  2. 江苏科贸新材料科技有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)11-0135-04
  CLC： TP18;TG115;TP391.41
- Published：2023
- 稿件说明：
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[J]. 2023, (11): 135-138.
DOI：

[J]. 2023, (11): 135-138. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)11-0135-04.

摘要

为了解决钢板表面缺陷形态差别大、对比度低，无法准确检测的问题，提出一种基于粒子群优化(PSO)-Gabor滤波器的钢板表面缺陷检测方法。为了消除图像噪声，突显缺陷目标，首先，对缺陷图像进行自适应中值滤波和对数变换；然后，通过PSO算法对二维Gabor滤波器的频率、方向、尺度和滤波窗口进行参数寻优；并基于最优Gabor滤波器对图像进行滤波，获得缺陷能量图；最后，根据所得能量图进行缺陷分割，从而完成缺陷检测。实验结果表明：基于PSO-Gabor滤波器的缺陷检测方法对钢板表面4种缺陷检测准确率达93.75%

检测耗时为0.05 s

可实现对低对比度钢板表面缺陷图像快速、准确地检测，为钢板表面缺陷实时在线检测提供理论依据和技术支持。

Abstract

关键词

Keywords

references

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