论文摘要
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%。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘磊,陈爱军,彭伟康,胡佳成
关键词: 齿圈,模型,表面缺陷检测,图像处理,特征提取
来源: 中国测试 2019年08期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用
单位: 中国计量大学计量测试工程学院
基金: 国家质检总局科技计划项目(2017IK106)
分类号: TP391.41;U466
页码: 145-150
总页数: 6
文件大小: 1559K
下载量: 105
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