ABS齿图表面缺陷视觉检测方法

刘磊; 陈爱军; 彭伟康; 胡佳成

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cqvip:针对目前汽车零部件制造行业采用人工目测法进行ABS齿圈出厂检测引起的效率低、速度慢等问题,该文提出一种ABS齿圈表面缺陷视觉检测方法。首先提取齿圈表面缺陷图像的几何特征、灰度特征和纹理特征,构建特征向量,运用主成分分析法对测试样本特征数据进行降维处理,获得新的主成分,再利用自适应粒子群算法对SVM模型的关键参数进行优化,最后采用多项式核函数的SVM模型作为最佳分类模型对968型号的ABS齿圈进行检测实验,并与BP神经元网络模型检测结果进行对比。实验结果表明,采用多项式核函数的SVM齿圈表面缺陷检测模型实验效果最佳,检测正确准确率高达99.4%。

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来源
《中国测试》 |2019年第8期|145-150|共6页
作者
刘磊; 陈爱军; 彭伟康; 胡佳成;
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作者单位

中国计量大学计量测试工程学院浙江杭州310018;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
ABS齿圈; SVM模型; 表面缺陷检测; 图像处理; 特征提取;

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