【摘 要】
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针对传统汽车仪表盘印刷片人工目检的方式效率低下、人工成本高,而且受人为影响因素较多,易存在错检,甚至漏检等问题,不能满足大规模生产的需求。本课题充分统计并分析了汽车
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针对传统汽车仪表盘印刷片人工目检的方式效率低下、人工成本高,而且受人为影响因素较多,易存在错检,甚至漏检等问题,不能满足大规模生产的需求。本课题充分统计并分析了汽车仪表盘片印刷缺陷的特征,同时结合实际生产应用场景,设计并实现了一套基于汽车仪表盘印刷片缺陷检测的系统。主要研究成果如下:(1)提出了一种快速高精度的汽车仪表盘图像配准算法。该算法首先去除图像冗余背景,提取前景目标轮廓几何特征;通过余弦距离度量特征,筛选粗匹配特征;再利用RANSAC算法剔除误匹配,获取精匹配特征,求得配准参数完成配准。实验结果表明,对于3840×2748像素的仪表盘图像,本文配准算法对光照变化敏感度低,同时配准精度高、耗时短,其中最长配准耗时不超过2秒,配准误差在1个像素以内。(2)将边缘检测算法与模板差影法结合有效提取出了缺陷信息,利用SVM算法实现了五种仪表盘印刷缺陷分类,最后将检测的缺陷信息存于数据库中,可定期管理缺陷信息为后期改良生产线提供极大的参考价值。(3)设计并实现了一个仪表盘缺陷检测系统。该系统的检测速度可达每张盘片20s以内,缺陷提取正确率可达90%,缺陷识别正确率可达90%,能满足实际工业检测需求。该系统已投入某企业应用测试。
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