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基于机器视觉的车辆保险盒在线检测研究被引量：2: 2015年; 车辆保险盒作为汽车电控系统中的一个重要的元器件,其质量好坏直接影响汽车的性能,传统的车辆保险盒检测主要依靠人工检测,检测费时费力,针对该问题,提出一种基于视觉的车辆保险盒在线检测方法,分析了产品图像校正到标准模板图像的位置误差,采用SURF(speeded up robust feature)算法和平面单应性理论将待检产品图像变换到标准模板位置,利用颜色直方图匹配和模板匹配完成保险盒上元件的检测;实验结果证明,该方法检测效率高,稳定可靠,能够满足在线检测的要求,具有一定实用价值。; 高如新杨晓雪; 关键词：在线检测单应性 SURF特征图像匹配

基于钢板表面缺陷检测的图像增强研究被引量：5: 2015年; 在基于视觉的钢板表面缺陷检测过程中,检测系统采集到的图像由于受到光照等因素的影响,图像局部变得过亮,增加了缺陷检测的难度。针对此类缺陷检测问题,提出了一种动态均值的图像增强方法,使得图像局部过亮的情形得到了很大改善,为图像后续的分割处理提供了极大便利。利用最大熵分割方法对增强处理后的图像进行分割实验,实验结果表明该方法使钢板表面的缺陷检测更加有效、简单,验证了该方法在钢板表面缺陷检测中的可行性,具有一定的应用价值。; 高如新杨晓雪齐成; 关键词：图像增强

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杨晓雪