







回顾了近年来---工业生产中圆锥滚子外观缺陷分割领域的研究进展,为了实现简单的滚子外观缺陷检测,设计了一套合适的光学成像系统用于图像采集,提出了大类间方差法和局部阈值算法的缺陷分割,对分割后图像进行特征提取并进行svm分类;实验结果表明,影像筛选机,该算法有较高的准确率和较好的适应性,影像筛选机,优于传统的滚子外观缺陷分割算法,可以满足工业生产中的实际需求。

首先需要收集大量的零部件检测图片做为学习样本库,其中包括正常品和残次品,每种残次品的检测图片至少包含一组以上。样本库中的样本越多,学习效果越好,后续的检测也会越准确。
接下来迈迅威视觉软件通过图片样本库进行训练学习,并产生检测的参照模型,这个学习过程只需要不到10分钟,具体学习取决于电脑的硬件配置。
后即可将迈迅威视觉软件用于实际的检测中。
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