本发明专利技术提供一种适用于复杂工业零件缺陷检测的图像分割方法及系统，方法的具体步骤如下：获取工业零件的灰度图，采用线性变换方法调整灰度图的亮度和对比度，得到调整图；利用基于二值化的阈值分割方法与闭运算对调整图进行初步分割，得到分割图；获取分割图上指定周长与面积范围的目标轮廓；利用目标轮廓生成掩膜，提取工业零件的灰度图中对应的目标区域。本发明专利技术作为缺陷检测的前置步骤，通过图像质量优化、初步目标区域提取、目标区域筛选、目标区域提取四个阶段来实现图像的精确分割。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理技术，具体涉及一种适用于复杂工业零件缺陷检测的图像分割方法及系统，能够在复杂几何特征环境下实现高精度的目标区域提取。
技术介绍
1、在工业制造领域，随着生产工艺的不断进步，对零件表面质量的要求越来越高，工业零件的缺陷检测已成为保障产品质量的重要环节。这一环节的主要任务是精准识别并定位零件表面可能存在的缺陷，例如裂纹、气孔、划痕和凹坑等，这些缺陷会直接影响零件的性能和使用寿命，甚至导致整个产品的功能失效。因此，如何高效、准确地完成缺陷检测是工业生产中亟待解决的问题。
2、传统的工业零件缺陷检测方法主要依赖人工完成，即通过目视检查或使用放大设备观察零件表面来判断是否存在缺陷。然而，人工检测的方式存在诸多不足。首先，人工检测效率较低，难以满足现代工业中大批量、高效率的生产需求；其次，检测结果的可靠性依赖于操作人员的经验和主观判断，这容易导致一致性差的问题；此外，人工检测成本较高，特别是在复杂零件检测中需要大量人力投入；最后，面对复杂背景和微小缺陷的检测场景，人工方法难以实现高精度和高鲁棒性的检测。
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【技术保护点】
1.一种适用于复杂工业零件缺陷检测的图像分割方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种适用于复杂工业零件缺陷检测的图像分割方法，其特征在于，工业零件的灰度图采用高精度3D相机拍摄，对灰度图进行线性变换时，通过对比度增益系数和亮度偏移量调整灰度图的亮度和对比度，具体如下：
3.根据权利要求1所述的一种适用于复杂工业零件缺陷检测的图像分割方法，其特征在于，利用基于二值化的阈值分割方法与闭运算对调整图进行初步分割，得到分割图的步骤中：
4.根据权利要求3所述的一种适用于复杂工业零件缺陷检测的图像分割方法，其特征在于，利用闭运算对二值化处理...
【技术特征摘要】
1.一种适用于复杂工业零件缺陷检测的图像分割方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种适用于复杂工业零件缺陷检测的图像分割方法，其特征在于，工业零件的灰度图采用高精度3d相机拍摄，对灰度图进行线性变换时，通过对比度增益系数和亮度偏移量调整灰度图的亮度和对比度，具体如下：
3.根据权利要求1所述的一种适用于复杂工业零件缺陷检测的图像分割方法，其特征在于，利用基于二值化的阈值分割方法与闭运算对调整图进行初步分割，得到分割图的步骤中：
4.根据权利要求3所述的一种适用于复杂工业零件缺陷检测的图像分割方法，其特征在于，利用闭运算对二值化处理的图像进行初步分割，闭运算包括膨胀操作和腐蚀操作；
5.根据权利要求1所述的一种适用于复杂工业零件缺陷检测的图像分割方法，其特征在于，获取分割图上指定周长与面积范围的目标轮廓的步骤中：通过轮廓提取算法提取分割图中前景对象的边界，依次计算提取到的轮廓的周长和面积，当满足以下条件...
【专利技术属性】
技术研发人员：辛美婷，王媛媛，赵一航，马宗方，
申请(专利权)人：西安建筑科技大学，
类型：发明
国别省市：
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