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基于视觉图像的车身漆膜微小疵病检测方法
文献摘要：
汽车漆膜能够保护车身不受外界环境的腐蚀,但是由于生产工艺的影响,汽车漆膜在涂装时会出现多种类型的疵病,因此汽车漆膜的微小疵病检测是现在汽车生产自动化发展的关键.本文基于汽车漆膜检测的实际需求,提出了一种基于视觉图像的车身漆膜微小疵病检测方法.本方法首先对汽车漆膜图像进行多帧叠加,抑制噪声;之后利用二维小波提取图像趋势项及微小疵病的特征;最后通过局域自适应阈值和场曲优化的分割系数,实现疵病二值化分割.实验结果表明,本文方法可实现大面积图像上对0.1 mm以上疵病的有效检测,且微小疵病的召回率达到97.6％,误检率为1.3％,可达到预期检测结果.
文献关键词：
疵病检测;图像处理;微小疵病;场曲;汽车漆膜
中图分类号：
作者姓名：
张苗苗;王鉴;顾灏;韩焱
作者机构：
中北大学信息探测与处理山西省重点实验室 太原030051;中北大学信息与通信工程学院 太原030051
文献出处：
引用格式：
[1]张苗苗;王鉴;顾灏;韩焱-.基于视觉图像的车身漆膜微小疵病检测方法)[J].电子测量技术,2022(22):142-148
A类：
微小疵病
B类：
视觉图像,车身,疵病检测,汽车漆膜,护车,外界环境,涂装,多种类型,汽车生产,生产自动化,自动化发展,多帧,抑制噪声,二维小波,趋势项,局域,域自适应,自适应阈值,场曲,二值化分割,有效检测,召回率,误检率
AB值：
0.22342
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