编号：B104
大小：41M
环境：Matlab2018、Windows OS
文档：基于Matlab的金属表面测量与缺陷分类检测全套文档
简介：金属板广泛应用在工业生产与生产生活的各方面。由于金属板制造过程涉及到的设备、工艺等多因素的影响，金属板表面容易出现种类较多、形态各异的缺陷，这些缺陷对金属板的耐磨性、抗腐蚀性、电磁特性及美观性都会造成不同程度的影响，最终影响金属板的电磁特性和涂镀效果。因此对于生产金属板的企业来说，表面缺陷检测是必不可少的一个工序，一方面可以通过表面缺陷检测及时检测到缺陷产品，保证所产金属板的质量，维护企业的信誉，另一方面也可以通过分析检测结果及时发现生产过程中存在的问题，并及时解决[1]。我们将依据网上提供的金属表面缺陷照片数据集为图片来源，构造相应的算法对金属表面的缺陷进行检测，识别，分类与大小测量。

本代码主要功能是实现金属表面三种缺陷的检测、分类及测量，并使用GUI进行封装以便于用户使用。该GUI可以导入电脑中的灰度图片，之后进行处理，能确定缺陷的种类，将检测到的缺陷标注在原图上，并能够测量不同缺陷的大小(不同缺陷衡量标准不同)。

重要函数简介:
#pushbutton1_Callback(hObject, eventdata,handles):
按键1(即’图像处理’按键)的回调函数，包含全部图像处理算法
#pushbutton2_Callback(hObject, eventdata,handles):
按键2(即’图片导入’按键)的回调函数，主要是图片的导入
#Ga(theta,num):图像的Garbor卷积核的初始化
#filterimage(a6,Gaborfiter):Garbor滤波算法
#thres(image):灰度图的最大熵阈值分割算法
#findcenter():’轧入氧化皮’缺陷的定位及显示
#houghtran():对于’划痕’缺陷的霍夫圆检测
#lbp(varargin):网上的’局部二值模式’特征提取算法
#svm.m:独立m文件，用于所有金属缺陷照片的LBP特征提取和SVM(支持向量机)监督学习算法的训练与测试

运行展示

配套文件

我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频