关键词：涂装瑕疵；纹理；局部二值模式；自动分类
摘 要：由人工在生产线上进行汽车表面涂装的瑕疵检测和分类存在效率低、人工成本高等缺点。随着汽车生产自动化程度的提高,迫切需要对检测过程实现自动化和智能化,提出一种基于机器视觉方法,利用图像纹理特征实现对汽车涂装瑕疵检测和分类。首先采用提取瑕疵局部二值模式(LBP)特征谱对汽车表面的喷涂瑕疵进行检测,以克服背景光照和方向性对瑕疵特征检测的影响,再利用Adaboost算法对选取的样本进行训练,得到瑕疵种类分类器,完成对检测结果的分类。通过实验所提出的方法,对所选的几种典型瑕疵进行检测的有效率达到91%以上,分类正确率平均达到82%以上,单张图片检测时间控制在60ms以下。
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