MATLAB实现金属表面缺陷识别和检测(基于相位变换的无监督)

简介: 金属板广泛应用在工业生产与生产生活的各方面。由于金属板制造过程涉及到的设备、工艺等多因素的影响,金属板表面容易出现种类较多、形态各异的缺陷,这些缺陷对金属板的耐磨性、抗腐蚀性、电磁特性及美观性都会造成不同程度的影响,最终影响金属板的电磁特性和涂镀效果。因此对于生产金属板的企业来说,表面缺陷检测是必不可少的一个工序,一方面可以通过表面缺陷检测及时检测到缺陷产品,保证所产金属板的质量,维护企业的信誉,另一方面也可以通过分析检测结果及时发现生产过程中存在的问题,并及时解决。我们将依据实验台拍摄的金属表面缺陷照片为实验图片来源,构造相应的算法对金属表面的缺陷进行检测。

金属板广泛应用在工业生产与生产生活的各方面。由于金属板制造过程涉及到的设备、工艺等多因素的影响,金属板表面容易出现种类较多、形态各异的缺陷,这些缺陷对金属板的耐磨性、抗腐蚀性、电磁特性及美观性都会造成不同程度的影响,最终影响金属板的电磁特性和涂镀效果。因此对于生产金属板的企业来说,表面缺陷检测是必不可少的一个工序,一方面可以通过表面缺陷检测及时检测到缺陷产品,保证所产金属板的质量,维护企业的信誉,另一方面也可以通过分析检测结果及时发现生产过程中存在的问题,并及时解决。我们将依据实验台拍摄的金属表面缺陷照片为实验图片来源,构造相应的算法对金属表面的缺陷进行检测。


金属表面缺陷有以下具体要求如下所示:


依据金属表面缺陷图片的特性,对图片进行适当的灰度变换(对比度增强与滤波处理);

对金属表面缺陷图片进行全局优化阈值分割;

提取二值图片区域边界坐标;

对金属缺陷进行特征提取;

对金属缺陷进行标注。

本项目能检测金属缺陷中比较典型的纹理缺陷,总体分类与测量准确性较高,同时开发出了GUI页面方便用户操作与展示。


项目运行效果如下图所示:

b68d69c595be431ba2e1e89b1e1f44bb.png


相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于MSER和HOG特征提取的SVM交通标志检测和识别算法matlab仿真
### 算法简介 1. **算法运行效果图预览**:展示算法效果,完整程序运行后无水印。 2. **算法运行软件版本**:Matlab 2017b。 3. **部分核心程序**:完整版代码包含中文注释及操作步骤视频。 4. **算法理论概述**: - **MSER**:用于检测显著区域,提取图像中稳定区域,适用于光照变化下的交通标志检测。 - **HOG特征提取**:通过计算图像小区域的梯度直方图捕捉局部纹理信息,用于物体检测。 - **SVM**:寻找最大化间隔的超平面以分类样本。 整个算法流程图见下图。
|
8天前
|
运维 算法
基于Lipschitz李式指数的随机信号特征识别和故障检测matlab仿真
本程序基于Lipschitz李式指数进行随机信号特征识别和故障检测。使用MATLAB2013B版本运行,核心功能包括计算Lipschitz指数、绘制指数曲线、检测故障信号并标记异常区域。Lipschitz指数能够反映信号的局部动态行为,适用于机械振动分析等领域的故障诊断。
|
14天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GA-PSO-SVM算法的混沌背景下微弱信号检测matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a,展示了SVM、PSO、GA-PSO-SVM在混沌背景下微弱信号检测中的性能对比。核心程序包含详细中文注释和操作步骤视频。GA-PSO-SVM算法通过遗传算法和粒子群优化算法优化SVM参数,提高信号检测的准确性和鲁棒性,尤其适用于低信噪比环境。
|
2月前
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
基于视觉工具箱和背景差法的行人检测,行走轨迹跟踪,人员行走习惯统计matlab仿真
该算法基于Matlab 2022a,利用视觉工具箱和背景差法实现行人检测与轨迹跟踪,通过构建背景模型(如GMM),对比当前帧与模型差异,识别运动物体并统计行走习惯,包括轨迹、速度及停留时间等特征。演示三维图中幅度越大代表更常走的路线。完整代码含中文注释及操作视频。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于NSCT非采样轮廓波变换和CNN网络人脸识别matlab仿真
本项目展示了一种结合非采样轮廓波变换(NSCT)与卷积神经网络(CNN)的人脸识别系统。通过NSCT提取多尺度、多方向特征,并利用CNN的强大分类能力实现高效识别。项目包括ORL人脸库的训练结果对比,提供Matlab 2022a版本下的完整代码及详细中文注释,另有操作步骤视频指导。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
基于深度学习网络的人员行为视频检测系统matlab仿真,带GUI界面
本仿真展示了基于GoogLeNet的人员行为检测系统在Matlab 2022a上的实现效果,无水印。GoogLeNet采用创新的Inception模块,高效地提取视频中人员行为特征并进行分类。核心程序循环读取视频帧,每十帧执行一次分类,最终输出最频繁的行为类别如“乐队”、“乒乓球”等。此技术适用于智能监控等多个领域。
70 4
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于深度学习网络的USB摄像头实时视频采集与火焰检测matlab仿真
本项目使用MATLAB2022a实现基于YOLOv2的火焰检测系统。通过USB摄像头捕捉火焰视频,系统实时识别并标出火焰位置。核心流程包括:视频采集、火焰检测及数据预处理(图像标准化与增强)。YOLOv2模型经特定火焰数据集训练,能快速准确地识别火焰。系统含详细中文注释与操作指南,助力快速上手。
|
3月前
|
存储 Serverless
【matlab】matlab实现倒谱法基音频率检测和共振峰检测(源码+音频文件)【独一无二】
【matlab】matlab实现倒谱法基音频率检测和共振峰检测(源码+音频文件)【独一无二】
|
3月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
197 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
3月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
128 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现

热门文章

最新文章