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申请/专利权人：济南大学
摘要：本发明属于机器视觉技术领域，提供了一种基于线激光图像的单板深度缺陷识别方法及系统，所述方法包括：获取待检测单板的线激光图像；对所述线激光图像进行边缘提取，并细化得到单像素边缘线；计算单像素边缘线中每个像素的深度值；将所述单像素边缘线的深度值进行子区域划分，每个子区域包含N个连续深度值，基于所述单板深度缺陷识别模型，对每个子区域分别进行深度缺陷识别；其中，所述单板深度缺陷识别模型是基于所述单板缺陷特征数据集，采用随机森林算法训练得到的；所述单板缺陷特征数据集多条缺陷特征数据，每条缺陷特征数据均包括N个连续深度值数据及缺陷类型。本发明实现了单板深度缺陷的自动识别。
主权项：1.一种基于线激光图像的单板深度缺陷识别方法，其特征在于，包括：获取待检测单板的线激光图像；对所述线激光图像进行边缘提取，并细化得到单像素边缘线；计算单像素边缘线中每个像素的深度值；所述计算单像素边缘线中每个像素的深度值具体包括：根据图像像素数量、图像分辨率和图像上线激光的实际长度，计算图像的像素当量；根据线激光投射的水平倾角，计算单像素边缘线中各个像素点相对于基准线激光图像偏移的像素个数；根据偏移的像素个数和像素当量，计算单像素边缘线中各个像素点的实际偏移量；根据线激光投射角度和各个像素点的实际偏移量，计算单像素边缘线中各个像素点的深度值；将所述单像素边缘线的深度值进行子区域划分，每个子区域包含N个连续深度值，基于单板深度缺陷识别模型，对每个子区域分别进行深度缺陷识别；其中，所述单板深度缺陷识别模型是基于单板缺陷特征数据集，采用随机森林算法训练得到的；所述单板缺陷特征数据集包括多条缺陷特征数据，每条缺陷特征数据均包括N个连续深度值数据及缺陷类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南大学 一种基于线激光图像的单板深度缺陷识别方法及系统
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