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本发明涉及材料检测技术领域，具体涉及一种基于光学技术的渣浆泵外壳材料缺陷检测方法。该方法包括：利用每个环境条件下渣浆泵外壳的每个子区域在预设时段内的腐蚀厚度和腐蚀面积序列获得每个环境条件下渣浆泵外壳的每个子区域在预设时段内的腐蚀程度；进行直线拟合获得方差最大对应的环境条件，在该环境条件下基于每个子区域多个预设时段的腐蚀程度的均值获得存在缺陷的子区域；预测获得预测的腐蚀程度，根据预测的腐蚀程度获得外壳的寿命。本发明能够准确的检测出渣浆泵的外壳存在缺陷的子区域，同时能够准确的预测出现缺陷的渣浆泵的外壳的使用寿命，给判断外壳的锻造工艺是否出现问题提供了依据，使得专业人员能够及时的调整外壳的锻造工艺。

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于机器视觉的激光选区铺粉烧结面缺陷分析方法及系统，包括:采集粉末床图像；提取所述粉末床图像中激光选区零件铺粉表面的缺陷区域；对所述激光选区零件铺粉表面进行异常区域检测；根据缺陷类型置信度模型，对所述激光选区零件铺粉表面的所述缺陷区域进行缺陷类型初分类，分为线状缺陷和块状缺陷；根据缺陷特征对所述线状缺陷类型和块状缺陷类型进行再分类，将所述线状缺陷类型细分为条纹缺陷和粉堆缺陷，所述块状缺陷类型细分为熔覆层偏高缺陷和供粉不足缺陷。上述方法用于对激光选区零件铺粉烧结面的缺陷分析，通过上述方法可实现对激光选区铺粉烧结面缺陷的自动识别，提高缺陷分析的效率和精度。

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于帧间差异的红外图像条纹噪声处理方法。采集连续多帧红外图像，将其灰度化得到灰度图像，对灰度图像进行均值模糊得到一张模糊图像；分别对模糊图像进行行遍历和列遍历，根据像素点的与其周围像素点之间的灰度差异确认模糊图像中的噪声点；基于模糊图像中每列对应噪声点的占比确认条纹噪声点，根据条纹噪声点周围的灰度差异得到该条纹噪声点的新灰度值，以得到新图像，基于新图像得到条纹噪声图像，将灰度图像与条纹噪声图像作差得到去噪图像。这样提高了检测条纹噪声点的准确性，降低了红外图像的噪声滤除结果的误差，且达到了操作简单，计算量少的优势。