缺陷智能識別的關(guān)鍵技術(shù)是如何由清晰可見的磁粉探傷磁痕生成同等或更清晰的裂紋圖像。針對成 像灰度不均的問題，Kenneth RCastleman所著《數(shù)字圖像處理》中提出一種校正的方法：對原圖像進(jìn)行增強(qiáng)，再使用閾值方法侵害出裂紋，最后作裂紋分類等其他分析，這種方法不可 避免地會丟失掉一些有用信息。在研制本產(chǎn)品過程中，還嘗試用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和形態(tài)學(xué)方法，但都不能達(dá)到滿意效果。南京理工大學(xué)提出一種基于多級擬合機(jī)制工工 件裂紋檢測算法，達(dá)到了令人滿意的精確度和準(zhǔn)確度，甚至寬度小至0.1mm的裂紋也檢檢測出，并且檢測出的位置與寬度都與原始工件裂紋吻合得很好。

缺陷智能識別數(shù)字化磁粉探傷儀的3大特點：

（1）實現(xiàn)磁粉探傷儀的整機(jī)數(shù)字化控制技；實現(xiàn)磁粉探傷在線實時智能檢測，動態(tài)報警提示功能。
（2）實現(xiàn)基于數(shù)字化攝像機(jī)技術(shù)高達(dá)300萬像以上的缺陷圖像再現(xiàn)能力
（3）實現(xiàn)缺陷偽裂紋數(shù)據(jù)的實時添加、優(yōu)先等級處理。
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