公开(公告)号：CN107749058B

公开(公告)日：2021-05-04

申请号：CN201710994305.2

申请日：2017-10-23

Applicant: 中南大学

Inventor： 谭建平 ,  李臻 ,  方宇

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/40 ,  G06T5/00 ,  G06T7/136 ,  G06K9/62 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明公开了一种锅炉管道表面缺陷的机器视觉检测方法及系统，首先采集一定数量的锅炉管道表面图像作为样本图像，并对图像进行预处理、降维、特征合并，然后利用遗传算法和SMO算法，求解出准确率最高的分类超平面，并由最优分类超平面确定决策函数。再通过决策函数，对工业相机采集到的待检测锅炉管道表面图像进行实时检测。本发明的分类模型简单、可靠，缺陷识别的正确率高，与人工检测锅炉表面缺陷相比，检测效率得到了极大的提升。

公开(公告)号：CN107749058A

公开(公告)日：2018-03-02

申请号：CN201710994305.2

申请日：2017-10-23

Applicant: 中南大学

Inventor： 谭建平 ,  李臻 ,  方宇

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/40 ,  G06T5/00 ,  G06T7/136 ,  G06K9/62 ,  G06K9/46

CPC classification number: G06T7/0004 ,  G06K9/46 ,  G06K9/6269 ,  G06T5/002 ,  G06T5/40 ,  G06T7/136 ,  G06T2207/20032 ,  G06T2207/30168

Abstract: 本发明公开了一种锅炉管道表面缺陷的机器视觉检测方法及系统，首先采集一定数量的锅炉管道表面图像作为样本图像，并对图像进行预处理、降维、特征合并，然后利用遗传算法和SMO算法，求解出准确率最高的分类超平面，并由最优分类超平面确定决策函数。再通过决策函数，对工业相机采集到的待检测锅炉管道表面图像进行实时检测。本发明的分类模型简单、可靠，缺陷识别的正确率高，与人工检测锅炉表面缺陷相比，检测效率得到了极大的提升。