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橡胶密封件裂缝区域的图像分割

在带有裂缝的橡胶密封件灰度图像中,背景的灰度值差别不大,而且各个区域和背景都具有几乎相同的对比度。

因此,使用全局阈值化方法来对整幅橡胶密封件图像进行阈值分割就可以得到比较好的处理效果,并且可以达到较快的处理速度。不过,密封件图像的灰度直方图的特征与一般的图像不同,前者的直方图上出现明显的3个峰。按照从左到右的顺序,第1个峰对应橡胶密封件外缘、裂缝区域和内沿部分;第2个峰对应唇口部分;第3个峰对应背景部分。同时也有两个谷,分别对应橡胶密封件外缘与唇口的边界以及橡胶密封件与背景的边界。

根据上述对比分析不难看出,如果使用一般的单阈值分割算法可以将密封件整体区域和背景分割开,而使用双阈值分割算法可以将密封件唇口区域单独分割出来,但是二者都无法达到单独分割出裂缝缺陷区域图像的目的。因此,将双阈值分割算法和形态学细化算法配合使用的新思路,来解决如何从复杂的密封件图像中分割出裂缝区域问题。基本步骤是:

(1)利用前面介绍的双阈值分割算法对密封件灰度图像分别进行两次图像分割,得到密封件唇口区域二值图像和包含橡胶密封件外缘、内沿口和裂缝的二值图像,其中,使用迭代法来确定阈值。

(2)对经过形态学滤波处理的唇口区域二值图像执行细化算法,从而得到密封件唇口区域的骨架图像。

(3)以密封件唇口区域的骨架为边界,最终从包含密封件外缘、内沿口和裂缝的二值图像中得到包含密封件内沿口和裂缝的二值图像。

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