基于计算机视觉技术的汽车涂膜缺陷检测分割算法  

作　　者：吴妮妮[1] 

机构地区：[1]长江职业学院,湖北武汉430074

出　　处：《专用汽车》2023年第2期63-65,共3页Special Purpose Vehicle

基　　金：2022年度湖北省教育厅科学研究计划指导性项目“基于人工智能技术的新能源汽车二通阀表面缺陷检测方法的研究”(B2022610);2022年度湖北省普通高等学校人文社会科学重点研究基地湖北技能型人才培养研究中心基金项目“基于人工智能技术应用专业群实践技能课程‘三教改革’的研究与实践”(22BJN002);2020年湖北高校省级教学改革研究项目“基于智能电子产品装调课程的‘教、学、做、创’一体化教学模式改革与实践研究”(2020889)。

摘　　要：为精确定位和准确识别汽车涂膜缺陷,设计了一种基于计算机视觉技术的缺陷检测算法。选择40块有不同缺陷的汽车涂膜样板,使用视觉检测系统采集样板图像后,依次进行了图像预处理和分割处理。在此基础上选用了基于图像方差标准化的算法、基于图像中心化的算法、基于去背景的算法,对比三种边缘检测算法在缺陷检测中的应用效果。实验结果表明,这三种方法均能拉大缺陷边缘的灰度梯度,再配合Canny算子可以准确检测出图像中的缺陷。

关 键 词：计算机视觉技术 汽车涂膜缺陷 图像分割 边缘检测算法 

分 类 号：U467[机械工程—车辆工程]