【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，特别涉及一种基于机器视觉的刹车盘缺陷在线检测方法及系统。
技术介绍
1、随着科技的飞速进步和工业生产的不断发展，质量控制在制造业中扮演着至关重要的角色。然而，在大规模的生产流程中，不可避免地会出现缺陷和故障，这些问题对产品质量和生产效率产生负面影响。传统的人工检查无法满足高效率、高精度的质量控制要求，因此机器视觉缺陷检测技术应运而生。
2、当深度学习的方法在实际应用时，还需考虑对产线上刹车盘运动的问题，即如何实现动态地在线检测。
技术实现思路
1、本专利技术目的之一在于提供了一种基于机器视觉的刹车盘缺陷在线检测方法及系统，实现动态地在线检测，提高了检测效率。
2、本专利技术实施例提供的一种基于机器视觉的刹车盘缺陷在线检测方法，包括：
3、通过第一图像采集装置采集成品输送装置上的第一图像；
4、依据成品输送装置的输送方向和输送速度，对第一图像进行还原处理，获取第二图像；
5、对第二图像进行定位提取操作，得到刹...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的刹车盘缺陷在线检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的刹车盘缺陷在线检测方法，其特征在于，对第一图像进行还原处理步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的刹车盘缺陷在线检测方法，其特征在于，对第二图像进行定位提取操作的步骤如下：
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的刹车盘缺陷在线检测方法，其特征在于，对区域图像进行预处理包括：中值滤波图像去噪和采用拉普拉斯算子进行图像增强。
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的刹车盘缺陷在线检测方法，其特征在于，缺陷提取步骤如
6...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的刹车盘缺陷在线检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的刹车盘缺陷在线检测方法，其特征在于，对第一图像进行还原处理步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的刹车盘缺陷在线检测方法，其特征在于，对第二图像进行定位提取操作的步骤如下：
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的刹车盘缺陷在线检测方法，其特征在于，对区域图像进行预处理包括：中值滤波图像去噪和采用拉普拉斯算子进行图像增强。
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的刹车盘缺陷在线检测方法，其特征在于，缺陷提取步骤如下：
6.一种基于机器视觉的刹车盘缺陷在线检测系...
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