金属材料表面缺陷智能检测方法研究

摘要

文章主要研究由于金属材料表面缺陷形态不一，而导致的检测效率低、精度差等问题，为此提出了金属材料表面缺陷智能检测方法研究。通过采用JFMV-D系列CCD相机及暗场照明技术，采集金属材料的表面图像。然后利用均值滤波与高斯加权处理，优化图像质量。再基于图像分割与深度学习算法，构建金属材料表面缺陷图像特征集。采用支持向量机进行智能识别金属材料表面缺陷。实验结果表明，该方法对金属材料表面缺陷的识别率高达98.6%，显著优于其他方法，为工业生产中的质量控制提供了高效、精准的技术支持。