基于工业CT的铸件缺陷自动识别  

Cast Defect Automation Recognition Based on Industrial CT

作　　者：娄臣臣[1] 李林升[1] 林国湘[1] 何美生 

机构地区：[1]南华大学机械工程学院,湖南衡阳421001 [2]湖南科技经贸职业学院,湖南衡阳421001

出　　处：《机械工程与自动化》2012年第1期112-114,共3页Mechanical Engineering & Automation

摘　　要：传统的C-V方法基于两个灰度级的缺陷图像目标识别,难以满足多灰度级的缺陷图像目标识别的要求。为了克服这一缺点,通过划分区域和多次运用C-V方法,设计了基于C-V方法的多灰度级缺陷图像目标识别程序。实验结果表明,与传统的C-V方法相比,改进的C-V方法能够识别多灰度级缺陷图像目标,说明了改进的C-V方法的可行性。The traditional C-V method based on two-lever gray cannot meet the needs of multi-lever gray.For overcoming this defect,this paper presented a target recognition program of multi-level gray image by dividing different regions on the image and using C-V method many times.The experiment results indicate that the improved C-V method can recognize the multi-level gray defect image target better than the traditional C-V method,which illustrates the improved C-V method is feasible.

关 键 词：自动识别 缺陷 C-V方法 铸件 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TG245[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]