文件名称：瑕疵检测代码-matlab-k-means-clustering-defect-inspection:结合过滤，边缘检测和k均值进行缺陷检查
文件大小：12.78MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 15:05:33
系统开源
瑕疵检测代码-matlab 具有去趋势滤波器和聚类的热成像图像分割算法 原始纸： 介绍 客观的 这项工作对不同种类的材料应用了热成像（热红外成像），以识别其中的缺陷。 目的是在没有人工干预的情况下自动从非缺陷区域中分割出缺陷区域，这是一种机器视觉方法。 理论背景 该算法假定缺陷区域与非缺陷区域具有不同的热物理性质（热容量和导热系数），因此在热激发下它们的表面温度响应变得不同。 该算法以独特的热对比度识别了此类差异和分段区域。 算法说明 算法设计如下： 应用了去趋势滤镜以消除由于加热不均匀和相机本身引起的背景噪音。 应用边缘检测算法以尖锐的梯度突出显示边界。 应用聚类方法从剩余噪声中分割出缺陷簇 算法流程的一个示例可以说明为： 用法 热成像图像到温度矩阵的转换 该存储库包含一个名为“ T2”的文件夹，这是在我们的实验中收集的测试图像。 这些原始图像以.tiff格式存储，并且可以转换为.txt中的160120温度矩阵。 在同一存储库中使用称为“ read_tiff_new.zip”的Visual Basic程序进行格式化。 这样，每个图像将是160 120 1的矩阵，并且文件夹内部的每个图