基于OTSU与CANNY算法的竹片缺陷图像检测

竹片缺陷检测是提升产品质量的重要工艺,利用图像自动检测竹片缺陷可以极大地提升生产效率。该文提出一种基于OTSU与CANNY算法的竹片缺陷图像检测方法,适用于拉丝片、破裂片、蛀孔片、霉片、竹青片、黑节片和三角条7种竹片缺陷检测。首先利用OTSU算法对竹片进行二值化处理、CANNY算法进行边缘检测和Hough变换进行倾斜校正,实现竹片区域提取,然后利用OTSU算法检测颜色缺陷竹片、CANINY算法进行形状缺陷检测,检测出全部缺陷竹片。研究结果表明,本文对350个7类竹片缺陷进行检测,平均准确率为95.14%,可以有效检测竹片缺陷。

基于图像的路面病害检测方法研究

随着国家道路网规模不断扩大,为了能高效地对路面病害进行监测与防治,重点研究了道路病害图像处理的关键技术。通过图像预处理、病害检测、形态学操作、病害定位和分类以及结果输出实现路面病害的自动识别,对比分析了各种边缘检测算法后提出了将OTSU算法求得的自适应阈值作为高阈值输入到Canny算法中的协同操作方法。基于多组实例对比分析了各边缘检测算法的病害类型及几何特征识别准确率,结果表明OTSU+Canny协同操作具有较高的适用性,当将OTSU算法得出的阈值作为高阈值,并将该值的1/3~1/2作为低阈值输入到Canny算法中时,能够比传统边缘检测算法提高病害检测准确性10%左右,使得基于图像的路面病害检测方案的实用性进一步提升。