发明专利已授权

一种基于改进的机器视觉注意机制的磁瓦表面缺陷检测方法

Name: 一种基于改进的机器视觉注意机制的磁瓦表面缺陷检测方法
Brand: 安徽工业大学
SKU: 2016104795878
Availability: InStock

📄 申请号：CN201610479587.8 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2016-06-24

公开号

CN106093066B

公开日

2018-11-30

申请人

安徽工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01N21_95

IPC 分类号

G01N21_95 , G06T7_11 , G06T7_155 , G06T5_00 ,

技术画像

所属领域

机器视觉机器视觉表面缺陷检测图像识别

应用场景

工业质检, 磁瓦生产, 缺陷检测

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摘要

本发明公开了一种基于改进的机器视觉注意机制的磁瓦表面缺陷检测方法，步骤为：一、输入磁瓦图像，利用形态学的顶帽和底帽变换相结合的方法，增强图像整体灰度对比度；二、将所得图像均匀分成a*b个图像块，然后利用分块后的图像块的灰度特征量区分缺陷图像块和非缺陷图像块；三、采用改进Itti视觉注意机制模型计算所得缺陷图像块的显著度，选择初级特征用以形成综合显著图；四、选用大津阈值分割算法对综合显著图阈值化，提取缺陷区域。本发明通过利用形态学处理，图像分块和视觉注意机制思想，有效地克服了亮度不均匀、磁瓦缺陷面积较小、磁瓦本身纹理干扰等问题，可以快速、有效地提取各类磁瓦缺陷，具有很强得适应性。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20250128

⏳ 开放许可声明：

20181130

✅ 授权

20161207

?? 实质审查的生效：

20161109

📄 公开

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