接着利用自定义的核7*7,进行图像卷积运算提取端面图片高频分量:
再利用加权平均值算法,按照imagemerge1=k1*image1+k2*image2+b对凸台图片和端面图片进行融合,按照imagemerge2=a*imagemerge1+b获得终的融合图片,根据融合照片进行缺陷检测。其中imagemerge1表示初步融合图片,imagemerge2表示融合图片,a表示拉伸系数,b表示拉伸偏移;image1表示凸台图片,image2表示端面图片,k1表示凸台权重系数,k2表示端面权重系数。
可以离线进行检测,在对材料表面的瑕疵以及半透明材料内部瑕疵进行快速检测的同时能够直观的给予生产反馈,可以广泛应用于塑化工业、造纸及纤维工业、电子工业、金属工业等领域。表面瑕疵往往是企业根据自己的需求,向测量仪器供应商定制非标项目,所以设备的检测与否与设备的供应商技术水平和设计经验有着很大的联系。下面通过“表面瑕疵检测系统”介绍下瑕疵检测的对象和应用行业。增强客户满意度:通过提供高质量的产品,可以增强客户对产品的信任和满意度。及时发现和修复潜在的缺陷,有助于避免客户遭受质量问题和延误。
提升企业声誉:良好的质量控制和缺陷检测实践有助于树立企业的良好声誉和品牌形象。产品和可靠的质量控制将为企业带来更多的机会和竞争优势。
符合标准和法规要求:许多行业都有特定的质量标准和法规要求。缺陷检测可以确保产品符合这些要求,并减少由于质量问题而可能面临的法