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申请/专利权人：宝鸡拓普达钛业有限公司
摘要：本发明涉及边缘检测技术领域，具体涉及一种钛合金零件质量视觉检测方法及系统。该方法获取钛合金零件图像中的边缘像素点；根据边缘像素点在纹理方向的分布情况和垂直纹理方向的梯度幅值，获取边缘像素点的纹理连续特征和梯度一致特征，进而确定孤立森林算法中节点的分裂特征，获取决策树；根据边缘像素点所处叶子节点在对应决策树的深度，以及所处叶子节点与其兄弟节点的边缘像素点数量差异，获取边缘像素点的评估深度，进而筛选出异常边缘像素点确定裂纹缺陷边缘线，对钛合金零件质量进行检测。本发明通过分析边缘像素点的特征准确筛选出异常边缘像素点，避免了纹理对裂纹缺陷边缘线检测的干扰，使得对钛合金零件质量进行准确检测。
主权项：1.一种钛合金零件质量视觉检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取钛合金零件图像中的边缘像素点；任选一个边缘像素点作为目标像素点，根据目标像素点所在边缘线的边缘像素点在目标像素点的纹理方向对应直线上的分布情况，获取目标像素点的纹理连续特征；根据目标像素点与其每个预设邻域边缘像素点之间垂直纹理方向的梯度幅值的差异，获取目标像素点的梯度一致特征；根据孤立森林算法中每个节点内每个边缘像素点的纹理连续特征和梯度一致特征，确定每个节点的分裂特征，进而获取决策树；根据目标像素点所在的每个叶子节点在对应决策树的深度，以及目标像素点所在的每个叶子节点与其兄弟节点之间的边缘像素点数量差异，获取目标像素点的评估深度；基于评估深度筛选出异常边缘像素点确定钛合金零件图像中的裂纹缺陷边缘线，对钛合金零件质量进行检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宝鸡拓普达钛业有限公司 一种钛合金零件质量视觉检测方法及系统
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