工業內窺鏡圖像處理技術與檢測精度提升研究

更新時間：2025-07-09 點擊次數：186

　　隨著現代工業設備結構日益復雜，對內部缺陷的可視化檢測需求不斷增長，工業內窺鏡作為無損檢測的重要工具，廣泛應用于航空航天、能源電力、汽車制造等領域。然而，受限于工作環境、成像條件等因素，傳統內窺鏡采集的圖像往往存在分辨率低、噪聲干擾強、對比度差等問題，影響缺陷識別的準確性。因此，圖像處理技術的應用成為提升檢測精度的關鍵手段。

　　首先，圖像增強技術在工業內窺鏡中發揮著重要作用。通過直方圖均衡化、伽馬校正等算法，可以有效改善圖像對比度，使微小裂紋、腐蝕或異物更清晰可見。此外，自適應濾波和去噪算法有助于減少圖像中的隨機噪聲，提高圖像質量，從而為后續分析提供可靠基礎。

　　其次，邊緣檢測與特征提取技術能夠輔助檢測人員快速定位潛在缺陷。常用的Canny、Sobel等邊緣檢測算法可以突出物體輪廓，結合形態學操作進一步提取關鍵區域，實現對裂紋、孔洞等異常結構的自動識別。近年來，基于深度學習的目標檢測模型(如YOLO、Faster R-CNN)也開始應用于內窺圖像處理，顯著提升了缺陷識別的智能化水平。