基于機(jī)器視覺的汽車零件缺陷檢測(cè)方法研究

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摘 要：針對(duì)汽車零件表面缺陷檢測(cè)效率低、精度不足的問題，本文采用了連續(xù)小波變換方法優(yōu)化機(jī)器視覺圖像采集過程，并結(jié)合了Harris角點(diǎn)檢測(cè)和金字塔DoG算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)汽車精密零件表面缺陷特征的精準(zhǔn)提取。本文還針對(duì)缺陷類型分析其影響因素，從而找到產(chǎn)生缺陷的原因，為零件加工過程的改善提供理論依據(jù)。同時(shí)，搭建了缺陷視覺檢測(cè)平臺(tái)，以汽車轉(zhuǎn)向器內(nèi)部套筒為對(duì)象，實(shí)現(xiàn)了精密零件外觀缺陷在線缺陷檢測(cè)功能。（剩余4156字）