高频噪声下的螺栓表面缺陷检测

螺栓在很多领域内应用广泛,但在制造和加工过程中可能会出现缺陷问题,螺栓表面缺陷的存在将很大程度影响其使用寿命,并可能造成安全隐患。为了更好地检测螺栓表面缺陷,同时提高检测的速度与精度,应用机器视觉相关技术,针对螺栓表面纹理复杂、具有高频噪声难以检测的问题,提出了基于连通域自定义形状描述子的滤波算法。首先通过图像预处理与局部自适应二值化算法得到需要滤波的图像,再根据自定义的形状描述子对连通域进行高效滤波,最后经过后处理得到螺栓表面的缺陷检测结果。提出的算法能准确检测出高频噪声下的螺栓表面缺陷,并为复杂纹理下基于图像的无损质量检测技术提供了新的思路。