汽车涂胶质量检测技术研究

发布时间：2021-09-13 18:01

　　在汽车制造业生产中,汽车涂胶缺陷危害巨大,甚至危害人类生命。汽车涂胶缺陷指的是在实际操作中由于技术等因素,导致的涂胶过程中出现漏涂、断胶、过宽、过窄等缺陷。本文研究了基于机器视觉的汽车涂胶检测技术,目的在于为汽车制造业行业提供一种高效的、有实用价值的汽车涂胶检测技术手段,帮助企业更好控制涂胶质量,同时节约成本,并且提高生产率。本文在某汽车生产公司缺陷自动识别系统的基础上,完善系统功能,研究出可将涂胶缺陷分类出来的一套算法。在汽车涂胶检测过程中,首先对系统的硬件设备进行选型,然后针对汽车前盖汽车涂胶的特点,研究了图像处理、特征提取以及分析算法,根据功能要求开发了涂胶质量检测软件,最后对视觉检测系统进行了性能验证实验。针对汽车涂胶胶线漏涂、断胶、过宽、过窄等缺陷问题,首先通过涂胶机器手对涂胶图像进行采集;然后研究了涂胶质量检测技术的图像预处理算法,在比较分析常用处理方法后确定了最适合本文的预处理方法;并且分析了不同的特征提取算法,通过对实验结果的分析,确定特征提取的算法;再利用支持向量机（SVM）分类器的原理及基本算法进行汽车涂胶的识别与检测,并且通过实验数据确定了识别效率最高的核函数类型... 

【文章来源】：沈阳理工大学辽宁省

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

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图像采集和处理分析系统

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于改进SVM算法的植物叶片分类研究[J]. 马娜,李艳文,徐苗.  山西农业大学学报(自然科学版). 2018(11)
[3]基于多算法优化SVM的粗糙面参数反演[J]. 王黎翔,王安琪,黄志祥.  计算物理. 2019(05)
[4]基于LBP和HOG决策融合的高速列车受电弓检测[J]. 别致,余志斌.  电气化铁道. 2018(05)
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[7]基于计算机视觉的番茄营养元素亏缺识别研究[J]. 张陆.  农机化研究. 2019(03)
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[9]一种基于多特征融合级联分类器的车辆检测算法[J]. 周行,陈淑荣.  现代计算机(专业版). 2018(17)
[10]融合LBP和BP神经网络的人脸表情识别[J]. 李敦宇,薛雷,张旭.  工业控制计算机. 2018(05)

博士论文
[1]基于表情认知的服务机器人情感计算研究[D]. 刘欣.北京科技大学 2015

硕士论文
[1]温室多叶钵苗健康识别与移栽路径优化研究[D]. 杨太玮.浙江理工大学 2018
[2]轮式车辆全液压制动系统性能测试的研究[D]. 蒋耀.贵州大学 2017
[3]磁性纳米交联酶聚集体的制备及其在微管式反应器中的应用[D]. 郑德兵.北京化工大学 2017
[4]结合姿态对齐和部位表达的鄱阳湖鸟类种群细粒度识别[D]. 陈淑娴.江西师范大学 2017
[5]基于深度相机的场景物体定位与抓取研究[D]. 周逸徉.南京大学 2017
[6]基于超像素方法的腹部医学影像多目标分割及脏内器官三维重建研究[D]. 王春月.吉林大学 2017
[7]基于Canny算子和神经网络复合绝缘子憎水性研究[D]. 李转.华北水利水电大学 2017
[8]基于深度学习的多特征高光谱遥感图像分类研究[D]. 张佳滨.燕山大学 2017
[9]基于LBP和二维主成分分析的人脸识别研究[D]. 凡飞飞.湖南大学 2017
[10]基于卷积神经网络的12306验证码识别[D]. 郭慧峰.华南理工大学 2017



本文编号：3395085