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ABS齿圈表面缺陷视觉检测方法

105    2019-08-27

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作者:刘磊, 陈爱军, 彭伟康, 胡佳成

作者单位:中国计量大学计量测试工程学院, 浙江 杭州 310018


关键词:ABS齿圈;SVM模型;表面缺陷检测;图像处理;特征提取


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%。


ABS ring gear surface defect visual inspection method
LIU Lei, CHEN Aijun, PENG Weikang, HU Jiacheng
College of Metrology and Measurement Engineering,China Jiliang University, Hangzhou 310018, China
Abstract: At present, the automotive parts manufacturing industry uses manual visual inspection to inspect the ABS ring gear. It causes problems such as low efficiency and slow speed. Aiming at this problem, this paper proposes a visual detection method for ABS ring gear surface defects. Firstly, the geometrical features, grayscale features and texture features of the surface image of the ring gear are extracted, and the feature vector is constructed. The principal component analysis method is used to reduce the dimension of the test sample feature data to obtain a new principal component. The adaptive particle swarm optimization algorithm is used to optimize the key parameters of the SVM model. Finally, the SVM model of the polynomial kernel function is used as the best classification model to test the 968 model ABS ring gear. The experimental results are compared with those of the BP neural network model. The comparison results show that the SVM ring surface defect detection model with polynomial kernel function has the best experimental results, with a correct detection rate of 99.4%.
Keywords: ABS ring gear;SVM model;surface defect detection;image processing;feature extraction
2019, 45(8):145-150  收稿日期: 2019-05-15;收到修改稿日期: 2019-06-04
基金项目: 国家质检总局科技计划项目(2017IK106)
作者简介: 刘磊(1995-),男,浙江武义县人,硕士研究生,专业方向为图像处理、深度学习
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