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摘要：本发明公开了基于机器视觉算法的铜管锯齿伤金相裂口识别与测算方法，利用并改进自适应阈值算法，采用数学形态学变换对锯齿伤裂口图片进行预处理，多次优化锯齿伤裂口的轮廓识别，排除晶粒边界、铜管阴影干扰，确保轮廓的完整性和识别锯齿伤裂口的准确性；精确计算裂口面积与铜管总面积的占比；测算面积与裂口占比情况，并根据数据的反馈判断锯齿伤严重程度；提出并设计增加了锯齿伤裂口占固定面积区域R的比重，该比值用于定量分析并反馈锯齿伤严重程度。本发明优点：成功识别并反馈出铜管区域与其所携带的锯齿伤裂口区域，相对误差1％左右，相比手工，机器视觉的识别快速且可靠，具有较高精度，极大程度节约时间、人力和实验成本。
主权项：1.基于机器视觉算法的铜管锯齿伤金相裂口识别与测算方法，其特征在于：包括以下步骤：第一步，利用并改进自适应阈值算法，采用数学形态学变换对锯齿伤裂口图片进行预处理，多次优化锯齿伤裂口的轮廓识别，排除晶粒边界、铜管阴影干扰，确保轮廓的完整性和识别锯齿伤裂口的准确性；第二步，根据锯齿伤裂口的类型，采用不同的面积计算方法，精确计算裂口面积与铜管总面积的占比；第三步，由于同样的裂口在不同摆放方位以及不同拍摄角度下，造成图片内的螺纹齿个数发生变化，铜管面积存在差异，提出如下解决方案：一、根据需要自行制定相关摆放与拍摄角度规定，用于根据自身需求灵活测算面积与裂口占比情况，并根据数据的反馈判断锯齿伤严重程度；二、提出并设计增加了锯齿伤裂口占固定面积区域R的比重，该比值用于定量分析并反馈锯齿伤严重程度。
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百度查询： 沈阳理工大学 基于机器视觉算法的铜管锯齿伤金相裂口识别与测算方法
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