国外已有多项相关研究探讨齿轮表面缺陷检测。美国的Kato等人采用灰度共生矩阵和灰度均值进行特征提取,提出了一种基于图像处理的自动检测方法。德国的Hans-Werner等人则运用角度分割和小波变换提取特征,实现了对齿轮表面缺陷的检测和分类。日本的Suzuki等人则利用深度学习构建神经网络,实现了齿轮表面缺陷的自动识别。机器视觉技术在工业领域得到广泛应用,美国、日本、德国等发达国家形成了成熟的产业链。国内机器视觉企业主要分布在南京、深圳等地,南京是国内重要的机器视觉产业基地之一。国内企业不断研发新产品和技术,致力于将机器视觉技术应用于更多领域。

把这段话降重在齿轮表面缺陷检测方面国外已经有很多相关的研究。例如美国的Kato等人提出了一种基于图像处理的齿轮缺陷检测方法利用灰度共生矩阵和灰度均值进行特征提取最终实现了对齿轮表面缺陷的自动检测。德国的Hans-Werner等人也研究了齿轮表面缺陷检测技术利用角度分割和小波变换进行特征提取实现了对齿轮表面缺陷的检测和分类。另外日本的Suzuki等人也提出了一种基于深度学习的齿轮缺陷检测方法通过神经

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