缺陷检测代码-MATLAB-K均值聚类-瑕疵检查: 结合滤波、边缘检测及K均值...

简介：
本项目利用MATLAB开发，结合滤波与边缘检测技术，并运用K均值聚类算法进行高效准确的缺陷检测。 瑕疵检测代码-MATLAB：热成像图像分割算法具有去趋势滤波器和聚类功能的此研究应用了热成像技术（即热红外成像）来识别不同材料中的缺陷，旨在无需人工干预的情况下自动从非缺陷区域中区分出缺陷区域。这是一种机器视觉方法。 理论背景： 该算法基于假设，认为存在缺陷的区域与不存在缺陷的区域在热物理性质上有所不同，如热容量和导热系数等属性的不同会导致它们在接受加热时表面温度反应差异显著。因此，通过独特的热对比度来识别这些差异，并进行图像分割处理。 算法说明： 此算法设计包含以下步骤：首先应用去趋势滤波器以消除由于不均匀的加热条件以及相机本身引起的背景噪声；接着使用边缘检测技术增强边界区域的梯度变化特征；最后采用聚类方法从剩余噪音中区分出缺陷簇。通过这些步骤，可以有效识别和分离图像中的瑕疵部分。 算法流程示例： 热成像图转换为温度矩阵：在本研究的数据集中，“T2”文件夹包含了实验收集到的一系列测试图像。原始.tiff格式的图片可被转化为160x20（或类似维度）大小的温度值组成的.txt文档形式，每个像素点代表一个特定位置上的表面温度读数。 在同一存储库中提供了一个VisualBasic程序“read_tiff_new.zip”，用于将这些tiff图像转换为相应的数值矩阵格式。通过这种方式处理后，每张图片将以160x20x1的三维数组形式保存在文件夹内部，便于后续的数据分析和算法应用。