按照氯丁密封膠裂縫缺陷定位系統(tǒng)流程的設計要求,，在被測氯丁密封膠缺陷圖像分割過程中使用迭代法計算出兩組特定閡值,，對氯丁密封膠256級灰度圖像進行閉值分割。圖9(a),(b)分別為圖像分割后得到的包含氯丁密封膠外緣,、內沿口和裂縫的二值圖像和氯丁密封膠唇口區(qū)域二值圖像,。經過多次實驗證明,，這種閉值分割算法能夠較為準確地分割出唇口區(qū)域和缺陷區(qū)域，其處理效果和處理速度都是令人滿意的,。

        在完成氯丁密封膠裂縫缺陷圖像的分割操作后,，對唇口區(qū)域二值圖像執(zhí)行一系列數(shù)學形態(tài)學濾波處理，再進行細化,，得到圖9(c)所示的氯丁密封膠唇口區(qū)域骨架圖像,，圖9(d)為利用唇口區(qū)域定位算法去除骨架分叉后的結果。在此基礎上,，從圖9(a)中分割出包含氯丁密封膠內沿口和裂縫的二值圖像,，如圖9(e)所示。對此圖像進行開運算濾波和閉運算濾波,，得到圖9(f)0前者主要用來消除目標外部的噪聲,，而后者的主要作用在于填充目標區(qū)域內部的孔洞;與前面提到的濾波處理類似。此處使用開運算濾波和閉運算濾波也是為了提高后續(xù)的細化算法執(zhí)行效率以及簡化細化后骨架的復雜度,，然后,，對執(zhí)行細化算法，圖9(g)為氯丁密封膠裂縫的骨架圖像,。最終以該氯丁密封膠裂縫骨架為基準,，在原氯丁密封膠灰度圖像中標定出裂縫所在的位置和區(qū)域，如圖9(h)所示,。該方法能夠準確定位橡膠密封膠表面的裂縫缺陷,。

        本文所使用的形態(tài)學細化算法，既克服了串行細化算法所存在的收斂速度慢,、所得到的骨架存在較大變形以及收斂骨架不能保證為單像素寬等缺點,，又結合了一般并行細化算法的長處。

        裂縫缺陷是影響橡膠氯丁密封膠工作性能好壞的主要因素,，本文巧妙地將闌值分割算法和數(shù)學形態(tài)學細化算法進行有機結合,，達到了快速準確地定位裂縫缺陷的研究目的，對后續(xù)裂縫徑向寬度測量,、氯丁密封膠表面質量評定等缺陷檢測工作具有重要的參考價值。http://27950.cn/