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回顾了近年来国内外工业生产中圆锥滚子外观缺陷分割领域的研究进展，为了实现更加简单的滚子外观缺陷检测，设计了一套合适的光学成像系统用于图像采集，提出了大类间方差法和局部阈值算法的缺陷分割，对分割后图像进行特征提取并进行SVM分类；实验结果表明，该算法有较高的准确率和较好的适应性，优于传统的滚子外观缺陷分割算法，可以满足工业生产中的实际需求。所以，是很难具体来衡量这个缺陷的，而弧面和柱面的检测就更是个问题了，因为相机和镜头等因素的影像，是很难把弧面不同位置上面的缺陷检测出来的。

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然而，这种只能在工艺末端才能检测到的缺陷，成本非常高昂。后，通过对相关缺陷识别标准的分析，归纳总结焊接构件表面缺陷的特征参数，结合考虑焊件加工工艺等因素，设计开发基于知识库的专家系统，实现对焊接构件表面缺陷的自动识别。利用ALFA缺陷检测模块，粗糙材料上典型的缺陷，可以通过任何标准照明和矩阵相机获得的图像检测和分类。训练阶段完成后，在一个标准GPU上计算其能在几毫秒内可靠地识别缺陷，从而实现在线实时检测。

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