【摘 要】
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针对汽车卡钳存在的待检测位置较多且有复杂的纹理背景等问题,提出了一种将灰度均值法、小波去噪和LBP算子相结合的检测方法。首先对卡钳样本进行感兴趣区域提取,并做小波去
【机 构】
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南昌航空大学信息工程学院,韦士肯（厦门）智能科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61772255,61440049);江西省优势科技创新团队建设计划项目(20165BCB19007,20152BCB24004)
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针对汽车卡钳存在的待检测位置较多且有复杂的纹理背景等问题,提出了一种将灰度均值法、小波去噪和LBP算子相结合的检测方法。首先对卡钳样本进行感兴趣区域提取,并做小波去噪预处理,计算每一个位置正品模板和样品的灰度均值比,设置合适的阈值去除灰度均值比相差较大的有缺陷图;若灰度均值比在难以区分的范围M内,再使用LBP算子提取特征,最后将模板特征与M范围内的待检测图像特征进行相似性度量,以实现对卡钳缺陷的判别。实验结果表明,所提出的方法对汽车卡钳的检测具有实时性和可靠性,可以很好地应用于对实际产品的检测。
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