基于计算机视觉的工业金属表面缺陷检测综述
文献类型：期刊论文
| 作者 | 伍麟; 郝鸿宇; 宋友 |
| 刊名 | 自动化学报
 |
| 出版日期 | 2024 |
| 卷号 | 50期号:7页码:1261-1283 |
| 关键词 | 表面缺陷检测 计算机视觉 金属表面缺陷 自动化检测 |
| ISSN号 | 0254-4156 |
| DOI | 10.16383/j.aas.c230039 |
| 英文摘要 | 针对平面及三维结构金属材料的工业表面缺陷检测, 概述了视觉检测技术的基本原理和研究现状, 并总结出视觉自动检测系统的关键技术包括光学成像技术、图像预处理技术与缺陷检测器. 首先介绍了如何根据检测对象的光学特性选择合适的二维、三维光学成像技术; 其次介绍了图像降噪、特征提取、图像分割和拼接等预处理技术的重要作用; 然后根据缺陷检测器的实现原理将其分为模板匹配、图像分类、图像语义分割、目标检测和图像异常检测五类, 并对其中的经典算法进行了归纳分析. 最后, 探讨了工业场景下金属表面缺陷检测技术实施中的关键问题, 并对该技术的发展趋势进行了展望. |
| 源URL | [http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/58785]  |
| 专题 | 自动化研究所_学术期刊_自动化学报 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 伍麟,郝鸿宇,宋友. 基于计算机视觉的工业金属表面缺陷检测综述[J]. 自动化学报,2024,50(7):1261-1283. |
| APA | 伍麟,郝鸿宇,&宋友.(2024).基于计算机视觉的工业金属表面缺陷检测综述.自动化学报,50(7),1261-1283. |
| MLA | 伍麟,et al."基于计算机视觉的工业金属表面缺陷检测综述".自动化学报 50.7(2024):1261-1283. |
入库方式： OAI收割
来源：自动化研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。