轮胎子午线故障检测中的图像处理算法研究

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随着近些年我国汽车工业的快速发展,轮胎产量逐年递增。子午线轮胎以其性能的优势逐渐成为轮胎行业的主流发展趋势。在人们对于汽车安全观念的提高与轮胎市场竞争日趋激烈的双重影响下,轮胎的质量已经成为国内外轮胎生产厂家在市场竞争中的重要指标。对于子午线轮胎,其子午线质量是整个轮胎质量考察中的重要一环。因此轮胎子午线故障检测的研究对于轮胎行业以及检测行业均具有重要的意义。本文以轮胎子午线x射线故障图像为研究对象,针对其噪声问题与子午线和背景灰度区分不明显的问题,以最终有效提取子午线边缘信息为目的,对图像处理的算法与流程进行探讨与研究,并且最终确立了以小波分解模极大值多尺度边缘检测的核心算法。本文先对图像处理的理论进行研究,介绍了降噪与图像增强的各种预处理方式,并重点研究了基于小波分析的多尺度边缘检测的原理和实现方式。小波分解模极大值多尺度边缘检测,将小波分解与重构,小波多尺度分析,自适应阈值提取,以及多尺度图像融合等概念有机结合到一起,相比传统边缘检测,在轮胎子午线的检测上有明显的优势。传统边缘检测对噪声与背景的影响十分敏感,在检测的过程中会出现边缘间断与伪边缘点。本文所确立的边缘检测方法,在小尺度的情况下能够准确的定位边缘,大尺度的情况下抑制了噪声与背景的影响,最后经过多尺度的融合,能够得到准确的边缘信息。本文通过MATLAB对各种算法进行编程并针对轮胎子午线X射线故障图像进行实验,在实际的图像处理过程中通过与传统算法的对比验证了本文算法的优越性,并针对子午线X射线图像噪声与背景的问题得到了合理的图像处理顺序。.
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