改进的精密机械加工零件表面缺陷检测算法

朱海荣; 姜平; 杨奕; 马聪

doi:10.13873/j.1000-97872006.11.022

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改进的精密机械加工零件表面缺陷检测算法

更新时间：2025-09-11

- 改进的精密机械加工零件表面缺陷检测算法
- Improved defects detection algorithm for machined part surface
- 传感器与微系统 2006年第11期页码：66-69
- 作者机构：
  
  1. 南通大学电气工程学院
  2. 南通大学电气工程学院,江苏,南通,226007
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/j.1000-97872006.11.022
  中图分类号： TP391.7
- 纸质出版：2006
- 稿件说明：
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[1]朱海荣,姜平,杨奕,马聪.改进的精密机械加工零件表面缺陷检测算法[J].传感器与微系统,2006(11):66-69.

ZHU Hai-rong, JIANG Ping, YANG Yi, et al. Improved defects detection algorithm for machined part surface[J]. 2006, (11): 66-69.
[1]朱海荣,姜平,杨奕,马聪.改进的精密机械加工零件表面缺陷检测算法[J].传感器与微系统,2006(11):66-69. DOI： 10.13873/j.1000-97872006.11.022.

ZHU Hai-rong, JIANG Ping, YANG Yi, et al. Improved defects detection algorithm for machined part surface[J]. 2006, (11): 66-69. DOI： 10.13873/j.1000-97872006.11.022.

摘要

对加工表面纹理缺陷进行可靠的检测分析可以有效提高机械加工零件表面精加工的水平。基于计算机视觉技术对机械加工零件表面实现自动缺陷检测

由于机械加工零件表面纹理的特殊性

常用的灰度图像分割方法对机械加工零件表面缺陷的检测不适用;且其表面的缺陷信息无法预先得知

其图像分割是一个非监督纹理分割问题

对此提出了一种改进的模糊聚类缺陷检测算法

实现了对机械加工零件表面缺陷的自动化检测

实验结果证明了该算法的可行性。

Abstract

Defects detection for machined part surface texture image can obviously enhance the entire efficiency for the automatic manufacturing.Because of the particularity of texture image for the machined part surface

the normal texture image segmentation is useless in this kind of defects detection.Since the infomation of defects on machined part surface don’t be got in advance

it is a kind of unsupervised texture segmentation.A modified fuzzy clustering method which can detect the defects on machined part surface automatically is presented.The results of experiment demonstrate the feasibility of the algorithm.

关键词

Keywords

references

机械加工零件表面纹理缺陷检测 [J]. 黎明,马聪,杨小芹. 中国图象图形学报 . 2004(03)

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