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基于NSCT與PCNN的自適應(yīng)輸送帶表面裂紋檢測(cè)

目前輸送帶表面裂紋檢測(cè)主要由人工完成，費(fèi)時(shí)費(fèi)力、容易漏檢，傳統(tǒng)缺陷檢測(cè)算法不能很好地提取顏色暗、對(duì)比度低的輸送帶裂紋目標(biāo)。本文提出一種非下采樣Contourlet域變換(NSCT)與脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)融合的自適應(yīng)輸送帶表面裂紋檢測(cè)算法，該算法通過NSCT將圖像分解成低頻子帶和多層高頻子帶，對(duì)低頻子帶圖像提出一種鄰域連接PCNN算法分割出裂紋的大致位置，對(duì)高頻子帶圖像提出一種結(jié)合快速連接PCNN和點(diǎn)火頻率圖自適應(yīng)算法分割，最后利用形態(tài)學(xué)方法融合，提取裂紋目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，文中方法對(duì)于輸送帶表面裂紋目
關(guān)鍵字：輸送帶裂紋檢測(cè) 非下采樣Contourlet變換脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 201511

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