图像处理技术在钢丝绳缺陷检测中的应用研究

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钢丝绳是工程中主要的承载构件,广泛应用于煤炭、冶金、交通、运输、建筑、旅游等国民经济主要行业和部门,其安全使用问题备受关注。目前钢丝绳检测主要采用的是人工目测法和霍尔原件检测方法,但是这些方法都还存在着不足之处。 本文提出了一种基于纹理特征提取的数字图像处理技术进行钢丝绳检测的新方法。首先利用图像处理的方法对在役钢丝绳图像进行预处理,以减小或消除噪声的影响,然后提取图像的纹理特征值参数,这里选用的参数是熵和平滑度,通过最小距离分类器和人工神经网络来判断在役钢丝绳表面是否有断丝或锈蚀等缺陷。实验结果证明,该检测方法在实际应用中能代替人工目测的方法,使用方便,能够满足实时要求,具有一定的理论和实践意义。
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