在汽车涂胶过程中,为了节省胶料、提高涂胶质量和生产效率,提出一种基于机器视觉的汽车涂胶缺陷检测方法。针对汽车涂胶胶线漏涂、过宽、过窄,使用模板匹配方法进行初次识别,再运用改进的局部二值模式(LBP)特征提取和支持向量机(SVM)的原理及基本算法进行汽车涂胶的识别与检测,通过实验数据确定最有效的核函数类型。实验结果表明,采用多核函数识别效果最好,识别率达到95%,提高了汽车涂胶在生产中检测的实时性和检测率。
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