按照氯丁密封胶裂缝缺陷定位系统流程的设计要求，在被测氯丁密封胶缺陷图像分割过程中使用迭代法计算出两组特定阂值，对氯丁密封胶256级灰度图像进行闭值分割。图9(a),(b)分别为图像分割后得到的包含氯丁密封胶外缘、内沿口和裂缝的二值图像和氯丁密封胶唇口区域二值图像。经过多次实验证明，这种闭值分割算法能够较为准确地分割出唇口区域和缺陷区域，其处理效果和处理速度都是令人满意的。
在完成氯丁密封胶裂缝缺陷图像的分割操作后，对唇口区域二值图像执行一系列数学形态学滤波处理，再进行细化，得到图9(c)所示的氯丁密封胶唇口区域骨架图像，图9(d)为利用唇口区域定位算法去除骨架分叉后的结果。在此基础上，从图9(a)中分割出包含氯丁密封胶内沿口和裂缝的二值图像，如图9(e)所示。对此图像进行开运算滤波和闭运算滤波，得到图9(f)0前者主要用来消除目标外部的噪声，而后者的主要作用在于填充目标区域内部的孔洞;与前面提到的滤波处理类似。此处使用开运算滤波和闭运算滤波也是为了提高后续的细化算法执行效率以及简化细化后骨架的复杂度，然后，对执行细化算法，图9(g)为氯丁密封胶裂缝的骨架图像。最终以该氯丁密封胶裂缝骨架为基准，在原氯丁密封胶灰度图像中标定出裂缝所在的位置和区域，如图9(h)所示。该方法能够准确定位橡胶密封胶表面的裂缝缺陷。
本文所使用的形态学细化算法，既克服了串行细化算法所存在的收敛速度慢、所得到的骨架存在较大变形以及收敛骨架不能保证为单像素宽等缺点，又结合了一般并行细化算法的长处。
裂缝缺陷是影响橡胶氯丁密封胶工作性能好坏的主要因素，本文巧妙地将阑值分割算法和数学形态学细化算法进行有机结合，达到了快速准确地定位裂缝缺陷的研究目的，对后续裂缝径向宽度测量、氯丁密封胶表面质量评定等缺陷检测工作具有重要的参考价值。http://www.sdyuantai.net/
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