TACSTechnology and Application of Computer Science2998-89262998-8934Art and Design10.61369/TACS.2025060042Article基于 CNN与分水岭算法的工业缺陷检测的实现https://artdesignp.com/journal/TACS/2/6/10.61369/TACS.2025060042李春花,杨航,李明明2025262025-03-28随着我国工业自动化的发展，对产品的质量的把控不断提升。在这其中缺陷检测问题仍然是一个难关。本文对工业靠模小孔填充，来判断模具是否好坏问题做了一个缺陷检测算法设计，在图像数据量过少、图像噪音点复杂、图像切割情况复杂、环境采集角度不同等因素下进行算法设计，主要利用分水岭算法，轮廓检测等传统视觉检测手段和卷积神经网络等深度学习思想，二者结合计算思想来进行工业靠模填充橡胶制品缺陷检测，从而提供一种减少工业自动化次品的产生率的算法设计方案。缺陷检测,分水岭算法,卷积神经网络,轮廓检测

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