典型文献
基于机器视觉的车辆表面损伤分类检测技术
文献摘要：
汽车在日常使用中，受驾驶人员操作失误或客观因素影响，车辆表面经常会出现划痕擦伤、凹陷等车身表面缺陷。这些车辆表面缺陷不仅会影响汽车美观，还会对后续车辆行驶的安全性产生一定的影响。因此对车辆表面各种不同缺陷的修补也成为汽车维修保养的一个重点工作。然而现在人们对于车辆表面损伤的识别基本都是依靠人工的目测法，这种利用人眼观察对比判断的方法存在很多缺点，如劳动强度大、检测效率低、实时性差，而且易受人的主观因素的影响，极大地限制了汽修行业修理效率和修理质量的提升。该文提出一种代替人工的计算机自动检测汽车表面缺陷的技术——基于机器视觉的车辆表面损伤分类检测技术。该技术能让用户在车辆表面发生损伤时，更加方便快捷地识别车辆表面损伤类型，让用户明确车辆损伤情况及修复方式，避免出现因为人为因素干扰而导致的修复不及时等情况，从而减轻经济损失。试验结果表明，本方案可后续融入App，给相关企业和消费者带来良好的体验，同时也可以运用到4S店、汽修厂、保险公司等相关企业，促进整个行业的发展。
文献关键词：
机器视觉;车辆表面损伤;图像分析
中图分类号：
作者姓名：
罗家鑫;刘新厂;张诚
作者机构：
成都工业学院 四川 宜宾 644000
文献出处：
引用格式：
[1]罗家鑫;刘新厂;张诚-.基于机器视觉的车辆表面损伤分类检测技术)[J].汽车测试报告,2022(19):46-48
A类：
车辆表面损伤,汽修厂
B类：
机器视觉,分类检测,日常使用,驾驶人员,操作失误,客观因素,划痕,擦伤,凹陷,车身表面,表面缺陷,车辆行驶,修补,汽车维修,维修保养,重点工作,目测法,人眼,劳动强度,检测效率,主观因素,汽修行业,修理,代替人工,自动检测,方便快捷,损伤类型,伤情,修复方式,避免出现,现因,人为因素,App,4S,保险公司,图像分析
AB值：
0.342061
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