高级检索
检索提示：高级检索多个条件检索时是按照顺序运算的：如 A或B与C 即:(A或B)与C
[期刊论文]
小模数蜗杆外观缺陷的识别与分类
作者：
收录：
摘要：
小模数蜗杆表面缺陷种类多,缺陷形状及尺寸大小差异较大,目前大多采用人工检测,效率较低。本文研发了一套基于机器视觉的检测系统,采用线阵相机扫描蜗杆圆周获得其表面图像,通过图像分割和形态学处理得到蜗杆缺陷形态。根据缺陷特点选取9种不同特征参数,使用高斯核函数建立支持向量机分类模型,实现了蜗杆缺陷的自动化检测,同时对其缺陷进行分类。试验结果表明,该方法检测准确率高,对工业生产中蜗杆表面质量评价具有实用价值。
关键词：
作者机构：
通讯作者信息：
电子邮件地址：
相关关键词：
相关文章：
2007，IEEE Workshop on Signal Processing Systems
2009，6th International Conference on Computer Graphics, Imaging and Visualization (CGIV 2009)
2007，5th International Forum on Post-Genome Technologies
2004，International Conference on Machine Learning and Cybernetics
来源 ：
工具技术
年份： 2018
期： 09
卷： 52
页码： 137-140
被引次数：
WoS核心集被引频次： 0
SCOPUS被引频次：
ESI高被引论文在榜： 0 展开所有
万方被引频次：
中文被引频次：
近30日浏览量： 2
归属院系：
材料与制造学部 机械工程与应用电子技术学院
全文获取
外部链接：
