基于图像处理的暖血器缺陷检测方法研究

针对人工检测效率低、暖血器表面灰度值变化平缓以至缺陷提取受限的问题,提出一种基于图像处理的暖血器缺陷检测方法。首先合理搭建视觉检测平台,对采集图像进行灰度化、直方图均衡化等预处理；其次改进阈值分割算法,对灰度映射变换直方图进行拟合并引入判断条件,对单峰灰度图直接进行自动阈值分割,将双峰、多峰灰度图分解为多个部分并运用迭代求取最佳阈值T；最后运用形态学提取侧面轮廓信息,完成缺陷分类。实验结果表明,该方法与常用方法相比,能够有效区分缺陷种类,并将准确率提升至99.33%,满足企业实际检测要求