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作者：王晖;熊晓燕;兰媛;乔葳;
单位：太原理工大学机械与运载工程学院;太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室;
摘要：目的：特钢棒材在图像采集过程中，其圆弧表面会产生强烈反光，同化划痕及擦伤等微小缺陷。因此，提出一种针对高亮区域的图像处理方法，提高其对比度，增强缺陷特征。方法：提出两方面措施降低反光给缺陷检测带来的严重干扰。首先，选用红光降低图像灰度值的跳跃幅度，提高图像的对比度，以便于后续图像强化处理；其次，使用最大类间方差法确定图像前景与背景的分割阈值，应用于限制对比度自适应直方图均衡化法，对图像进行增强处理。结果：采用该算法，有效增强了图像灰度值分布的均匀性及特钢棒材反光区域的微小缺陷特征，大大提高了圆弧表面高光区域微小缺陷的对比度。结论：使用红色光源进行图像采集工作后，再利用OTSU-CLAHE算法对特钢棒材圆弧表面高亮区域进行图像增强取得了很好的效果。
关键词：机器视觉;;表面缺陷;;反光干扰;;分割阈值;;灰度均衡
基金资助：国家重点研发计划（2018YFB1308700）;; 山西省关键核心技术和共性技术研发攻关项目（2020XXX001）
