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产品缺陷检测:形状和结构分析_14.缺陷检测案例分析与实践
阅读量:797 次
发布时间:2023-04-04

本文共 379 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

14. 缺陷检测案例分析与实践

在上一节中,我们讨论了形状和结构分析的基本原理和方法。本节将通过具体案例分析和实践,深入了解这些技术的实际应用。本节将涵盖利用计算机视觉技术检测不同产品的缺陷,包括金属零件、电子产品、塑料制品等。每个案例将详细阐述问题背景、检测方法、实现步骤以及代码示例。

14.1 金属零件表面缺陷检测

14.1.1 问题背景

金属零件的表面缺陷检测是工业应用中的重要领域之一。常见的缺陷包括裂纹、凹坑、划痕等,这些缺陷不仅会影响产品的外观,还可能直接影响其性能和使用寿命。传统的检测方法依赖人工操作,效率低且容易出错。因此,利用计算机视觉技术进行自动化检测已成为工业领域的趋势。

14.1.2 检测方法

金属零件表面缺陷的检测通常采用以下步骤:

图像预处理:包括灰度化、二值化、去噪等操作,旨在提高图像的清晰度和质量,为后续分析奠定基础。

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