matlab代码实现缺陷识别

资 源 简 介

matlab代码实现缺陷识别

详 情 说 明

在工业检测和质量控制领域，缺陷识别是一个关键技术环节。基于MATLAB的缺陷识别方案通常包含以下几个核心步骤：

图像预处理 首先对缺陷图像进行去噪处理。中值滤波能有效消除椒盐噪声，保持边缘信息；小波去噪则通过多尺度分析分离噪声频段，适合处理复杂背景下的缺陷图像。这两种方法结合可显著提升后续处理的准确性。

形态学处理 利用数学形态学方法（如腐蚀、膨胀、开闭运算）处理二值化图像。通过结构元素设计，可以突出裂纹等缺陷特征，消除微小干扰点，同时连接断裂的边缘轮廓。

特征量化 提取缺陷的几何特征是其核心环节： 面积计算：统计连通域像素数量，结合图像分辨率可转换为实际物理尺寸 周长测量：通过边界追踪算法获取轮廓像素坐标，采用链码或欧氏距离累加实现 这些参数为缺陷分类（如裂纹、孔洞等）提供量化依据。

该方法的优势在于将传统图像处理与现代数学工具结合，无需依赖大型深度学习框架即可实现可靠的缺陷检测。实际应用中需注意结构元素尺寸选择、光照归一化等工程细节优化。