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隨著計算機(jī)視覺的高速發(fā)展，在產(chǎn)品檢測方面，人工勞動力逐漸被機(jī)器視覺取代，特別是在工作人員不宜長期逗留的生產(chǎn)環(huán)境中，工業(yè)產(chǎn)品的表面缺陷自動檢測是現(xiàn)代化工業(yè)的必然趨勢。文中將缺陷檢測看作一種特定的圖像分割問題，將產(chǎn)品表面看作背景、以表面缺陷為前景來進(jìn)行提取。在所提方法中，分割的主要依據(jù)是前景和背景的灰度分布直方圖差異程度以及背景分布和先驗背景分布的直方圖相似程度;結(jié)合非參數(shù)統(tǒng)計活動輪廓模型和先驗分布，以產(chǎn)品表面的灰度分布為背景的先驗信息，構(gòu)造對應(yīng)的能量函數(shù)，然后最小化能量函數(shù)得到相應(yīng)的水平集函數(shù)迭代方程，以更高效地進(jìn)行缺陷檢測。相關(guān)實驗表明，所提出的缺陷檢測方法在視覺上有較大提升，在檢測正確率、虛警率和漏檢率等數(shù)值指標(biāo)上也有較大提升。
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