对采集的40crnimoa圆钢表面原始图像特征进行了定性和定量分析。 其次，提出了改进的局部边界搜索算法用于进行40crnimoa圆钢图像的提取，去除了采集的原始图像中存在的无用背景信息，仅保留了40crnimoa圆钢图像信息，减少了图像处理数据，避免了40crnimoa圆钢边界被误检为缺陷的情况；分析了40crnimoa圆钢表面图像中存在的噪声类型，建立了图像退化模型和噪声模型，20CrNiMo圆钢厂，得出图像中存在的噪声主要为高斯噪声；比较了不同滤波算法对40crnimoa圆钢表面图像的降噪效果，得出***适合本课题的滤波方法；利用理想低通滤波器进行噪声滤除，比较了矩形滤波器和圆形滤波器的降噪效果，***终确定了矩形滤波器滤波算法。 然后，分析了凹坑缺陷在图像中的表现特征，得出利用列像素检测凹坑缺陷更为有效；提出基于三角函数和韦伯对比度的凹坑检测改进算法，南京圆钢，讨论了图像灰度值的修正方法、正弦核函数周期的选择以及阈值的选取问题，得到了较好的检测效果，但是算法受凹坑缺陷尺寸大小限制；提出了基于下包络韦伯对比度的凹坑缺陷检测算法，介绍了韦伯定律及其在视觉中的应用，引入了下包络、韦伯对比度和下包络韦伯对比度的概念，然后详细阐述了具体的检测算法，实验结果表明该算法对于热轧40crnimoa圆钢表面凹坑缺陷具有非常高的检出率并且不受缺陷尺寸大小的影响。
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