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Thresholding-based detection of fine and sparse details

Frontiers of Electrical and Electronic Engineering in China 2011年第2期6卷 328-338页

作者： alexander drobchenko Joni-Kristian KAMARAINEN Lasse LENSU Jarkko VARTIAINEN Heikki KALVIAINEN Tuomas EEROLA Machine Vision and Pattern Recognition Laboratory Department of Information TechnologyFaculty of Technology ManagementLappeenranta University of TechnologyP.O.Box 20FI-53851 LappeenrantaFinland

Fine and sparse details appear in many quality inspection applications requiring machine *** on flat surfaces,such as paper or board,the details can be made detectable by oblique *** this study,a general definition of such details is given by defining sufficient statistical properties from *** statistical model allows simulation of data and comparison of methods designed for detail *** on the definition,utilization of the existing thresholding methods is shown to be well *** comparison shows that minimum error thresholding outperforms the other standard ***,the results are successfully applied to a paper printability inspection application,and the IGT picking assessment,in which small surface defects must be *** provided method and measurement system prototype provide automated assessment with results comparable to manual expert evaluations in this laborious task.

关键词： adaptive thresholding paper quality inspection picking machine vision

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