【摘 要】
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为提高汽车车身焊点质量的自动检测效率,研究基于机器视觉技术的自动检测系统;设计了以TMS320DM648DSP为处理器的系统硬件框图,针对传统的以局部灰度特性作为分类特征检测效
【机 构】
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广西科技大学电气与信息工程学院,广西科技大学广西汽车零部件与整车技术重点实验室,宝鸡文理学院电子电气工程系
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为提高汽车车身焊点质量的自动检测效率,研究基于机器视觉技术的自动检测系统;设计了以TMS320DM648DSP为处理器的系统硬件框图,针对传统的以局部灰度特性作为分类特征检测效果不佳的问题,提出采用具有生物视觉特性的Gabor滤波器对待测图像进行多方向和多尺度滤波,将滤波结果进行特征融合后降维的特征提取方法,将文章提取的各不同维度特征与传统方法提取的特征,分别采用支持向量机(SVM)与BP神经网络、AdaBoost分类器进行检测对比研究;实验结果表明,文章采用的SVM分类器平均检测率达97.73%,具有较好的鲁棒性。
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