基于机器视觉的镍板表面气孔分割算法研究

针对金属镍板表面气孔缺陷检测存在分割目标堆叠和分割线偏移等问题,提出了一种基于机器视觉的镍板表面气孔分割方法,以质心标记计算距离图。该算法采用工业相机构建机器视觉系统,获取镍板表面图像。通过分段线性灰度变换抑制不感兴趣区域,其次对G通道分量进行自适应阈值分割、形态学处理等提取气孔区域,然后图像作差提取出极小值标记,以极小值标记的质心计算距离图并分水岭分割。实验结果表明,该算法气孔正确分割率达94.7%,同时能够获得更准确的气孔分割效果。