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申请/专利权人：广州中设机器人智能装备股份有限公司

摘要：本发明提供一种基于机器视觉的车门外观检测方法，属于外观检测方法领域，复制滤波处理后的车门焊接外观图像，并将复制前后图像设为图像1、图像2；对所述图像1进行缩放处理后输入到神经网络A中，输出图像缺陷置信度并与设定阈值A比较，统计及标记出焊接缺陷，对其进行分级A，得出焊接缺陷分级结果；对图像2进行颜色通道转换，再分割得到图像块，提取焊接区域特征并将其归一化为颜色特征，将所述颜色特征输入到神经网络B中，输出图像未焊概率并与设定阈值B比较，统计及标记出未焊区域，对其进行分级B，得出焊接完整性分级结果。将车门外观图像作基础处理与目标检测，得到焊接缺陷、焊接完整性分析结果，使检测变得更快速、高效。

主权项：1.一种基于机器视觉的车门外观检测方法，其特征在于：步骤1、使用工业相机获取车门焊接的外观图像，并对所述外观图像进行滤波处理；步骤2、设所述滤波处理后的外观图像为图像1，复制所述图像1得到图像2，对所述图像1采用步骤21进行处理，所述图像2采用步骤进行22进行处理：步骤21、对图像1进行缩放处理；步骤22、对图像2进行颜色通道转换，再通过全局图像分割得到图像块，提取焊接区域特征并将其归一化为颜色特征；步骤3、将步骤21所述的缩放处理后的图像输入到神经网络A中，所述神经网络A输出图像缺陷置信度，将所述缺陷置信度与设定阈值A进行比较，并统计及标记出焊接缺陷，对所述焊接缺陷的面积与数量进行分级A，得出外观焊接缺陷分级结果，其中，所述分级A中,设定被标为焊接缺陷区域的面积为S0，设定缺陷面积检测区域[S1，S2]，设定缺陷数量阈值N,遍历焊接缺陷区域：情况31、若S0S2,分为不及格级；情况32、若S0∈[S1，S2]，且其数量大于N，分为不及格级；情况33、不同于情况1及情况2，分为及格级；步骤4、将步骤22所述的颜色特征输入到神经网络B中，所述神经网络B输出图像未焊概率，将所述未焊概率与设定阈值B进行比较，并统计及标记出未焊区域，对所述未焊区域的面积进行分级B，得出外观焊接完整性分级结果，其中，所述分级B中,设定被标为未焊接区域的面积A0,设定未焊面积检测阈值A1，遍历未焊接区域：若A0A1，分为不及格级，其余分为及格级。

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