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作者：冯景威;邢飞;卞宏友;苗立国;
单位：沈阳工业大学机械工程学院;南京中科煜宸激光技术有限公司;
摘要：针对激光选区熔化设备的3类粉末床缺陷，提出一种基于特征提取的视觉检测方法。对于光源照射造成的亮度不均匀现象，设计自适应亮度校正算法消除光照对图像的影响。将图像预处理得到缺陷轮廓，依据图像的灰度信息区分缺陷类型进行特征提取。条纹缺陷采用Hough变换识别，对另两类缺陷，提取方向梯度直方图(HOG)特征、纹理特征和形状特征，将特征向量降维，输入AdaBoost集成学习算法进行训练，得到分类模型。实验结果表明，该算法可有效区分3类粉末床缺陷，识别准确率为97.29%,平均检测时间小于500 ms,可实现快速准确识别。
关键词：激光选区熔化;;特征提取;;亮度校正;;方向梯度直方图;;集成学习
基金资助：国家科技重大专项(2019-Ⅶ-0004-0144);; 南京市科技计划项目(202208019)
