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摘要
针对X光射线轮胎图片中出现的灰度特征缺陷，提出基于主成分分析的轮胎缺陷检测算法.该算法首先通过图像增强技术使轮胎的缺陷特征更加明显；然后，采用主成分分析技术设置阈值，保留整幅图片的主要特征，再通过重构图像将轮胎图片映射到更少的相互正交的向量空间中，将原图与重构图像的像素值矩阵进行差分，得到初步定位的含有缺陷的图像；最后，初步定位的图像经过阈值分割和腐蚀得到只含有缺陷的图像，实现精确定位.对200幅具有不同灰度缺陷形状的X射线轮胎图片进行缺陷检测，实验结果表明：该算法能有效地检测出缺陷所在位置，且算法时效性优于其他算法.
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| 关键词:
轮胎缺陷检测
主成分分析
图像增强
向量空间
图像重构
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出版日期: 2022-04-15
发布日期: 2022-07-15
整期出版日期: 2022-04-15
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| 基金资助: 辽宁省博士启动基金项目 (201601196) |
| 作者简介: 赵洋（1974—），男（回族），辽宁抚顺人，讲师，博士，主要从事图像处理、机器学习的研究. |
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