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轮胎图像去噪方法研究

计算机时代 2023年第5期 11-14页

作者：刘洪彬褚雪艺山东建筑大学信息与电气工程学院山东济南250101

为了减少噪声对轮胎图像的影响,研究了几种不同轮胎图像降噪算法。首先构建带有高斯噪声和椒盐噪声的轮胎图像;然后采用均值滤波、中值滤波和小波变换算法实现轮胎图像去噪;最后通过实验验证了轮胎图像去噪方法的有效性,分析了不同方法... 详细信息

为了减少噪声对轮胎图像的影响,研究了几种不同轮胎图像降噪算法。首先构建带有高斯噪声和椒盐噪声的轮胎图像;然后采用均值滤波、中值滤波和小波变换算法实现轮胎图像去噪;最后通过实验验证了轮胎图像去噪方法的有效性,分析了不同方法的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)性能。

关键词：轮胎图像图像去噪均值滤波中值滤波小波变换

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图像融合技术在轮胎分检控制中的应用研究

仪表技术与传感器 2012年第7期 96-99页

作者：刘春群陈乐庚李锦富夏雪桂林电子科技大学计算机科学与工程学院广西桂林541004 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004

针对目前国内轮胎生产厂家大多靠人工来分选成品轮胎,耗费大量人力资源,也不符合现代企业发展要求的现象,在此将对基于图像处理的轮胎分检控制系统进行研究。根据轮胎图像的特点首先采用db53小波基进行非采样提升小波变换三层分解,再对... 详细信息

针对目前国内轮胎生产厂家大多靠人工来分选成品轮胎,耗费大量人力资源,也不符合现代企业发展要求的现象,在此将对基于图像处理的轮胎分检控制系统进行研究。根据轮胎图像的特点首先采用db53小波基进行非采样提升小波变换三层分解,再对高频分量取绝对值最大,低频系数采取加权平均的相结合的融合方法,对轮胎图像进行融合处理,获得了较理想的融合效果。实验结果表明该方法在轮胎分检控制中具有对轮胎图像进行融合处理的有效性和优越性,满足在实时控制系统上提高运行速度的需求。

关键词：非采样提升小波变换图像融合轮胎图像

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子午轮胎缺陷检测方法与系统设计研究

子午轮胎缺陷检测方法与系统设计研究

作者：张茂强山东大学

学位级别：硕士

改革开放以来,随着我国市场经济的飞速发展,居民的消费水平和生活质量越来越高,汽车的保有量迅速增加。货车、公交车、出租车、私家车等在人们日常衣食住行中扮演着重要角色。近年来,我国轮胎生产技术不断提高,子午化率在不断提升。目前... 详细信息

改革开放以来,随着我国市场经济的飞速发展,居民的消费水平和生活质量越来越高,汽车的保有量迅速增加。货车、公交车、出租车、私家车等在人们日常衣食住行中扮演着重要角色。近年来,我国轮胎生产技术不断提高,子午化率在不断提升。目前,欧美、日本等发达国家的轿车轮胎子午化率已达100%,载重胎的子午化率也在90%以上。而我国轮胎的子午化率与发达国家的差距较大,经过过去10年的努力,我国轮胎子午化率有了很大提高,子午化率从2000年的32%提高到2012年的88%。全钢子午轮胎以其弹性大,耐磨性好,缓冲性能好等特点,成为世界轮胎发展中的主流。因此轮胎出厂时的质量检测已经成了一个众多轮胎生产厂家重视的问题。传统的检测方法是检测工人观察轮胎的X光图像,按照企业积累的生产经验对轮胎的质量等级进行评判质量。但是这种方法给了人很大的自主性,单纯的靠经验判断,而且工人容易产生疲劳,影响检测结果,该方法不能准确的反映一个轮胎的质量等级。使用计算机检测则不会出现该类问题,所以,通过软件对轮胎缺陷进行识别来取代传统的肉眼识以控制产品质量已成为一种趋势。本文主要内容分为三个部分,第一部分介绍了当前缺陷检测领域的经典算法。第二部分介绍了X光轮胎图像的缺陷检测新算法,第三部分介绍自主研发的子午轮胎X光图像缺陷自动检测系统。在第一部分中,介绍轮胎缺陷检测的研究现状,与研究意义,总结了目前缺陷提取的常用方法,介绍各类算法的适用环境、优点与缺点。第二部分中,通过对轮胎缺陷特征的深入研究,在比较常用的纹理缺陷识别的基础上,提出了一种新的检测方法。并结合图像处理理论,将X光轮胎图像的检验流程分为四个步骤,图像的预处理,图像的初步识别,图像缺陷提取,对缺陷进行分类识别。对胎侧图像,我们利用其帘线结构特征,首先提出图像的归一化滤波算法消除图像灰度分布不均的影响,然后对图像采取二值化方法获取二值图像,最后针对不同的缺陷类型进行相应处理。第三部分,本文根据轮胎图像和工厂提供的判级原则,对子午轮胎缺陷检测软件的结构够功能和逻辑进行详细设计,开发了一套子午轮胎缺陷检测软件。对该软件的功能与操作流程进行详细叙述。本文通过对全钢子午轮胎X光图像的特点以及轮胎缺陷检测方法研究,设计完成子午轮胎X光图像缺陷自动检测系统。最终完成软件整体的设计封装,使其满足工程化软件应用需求,该系统稳定可靠、具有很好的实用性。

关键词：缺陷检测轮胎图像 X光图像处理软件工程

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基于深度卷积网络的轮胎缺陷检测方法研究

基于深度卷积网络的轮胎缺陷检测方法研究

作者：王任山东财经大学

学位级别：硕士

轮胎缺陷检测是指在X射线成像技术采集的轮胎图像中,通过人工或机器视觉算法检测、分割缺陷区域的过程。人工检测方式效率低、依赖主观判断且易受视觉疲劳等因素的影响。与人工检测相比,自动检测技术因其能够保证生产线的连续性,故已成... 详细信息

轮胎缺陷检测是指在X射线成像技术采集的轮胎图像中,通过人工或机器视觉算法检测、分割缺陷区域的过程。人工检测方式效率低、依赖主观判断且易受视觉疲劳等因素的影响。与人工检测相比,自动检测技术因其能够保证生产线的连续性,故已成为工业生产过程中提高制造效率重要而有效的工具。因此,检测算法的性能和效率直接决定产品质量和生产速度,在轮胎产业的质量检测环节发挥着重要作用。目前存在的轮胎缺陷自动检测算法主要致力于区分缺陷区域和背景（无缺陷区域）之间的差异。这些方法的关键是如何提取特征并有效地描述轮胎图像。受X射线成像设备及生产环境的制约,用于检测的轮胎图像通常含有噪声且对比度较低,这给自动检测带来挑战。同时,轮胎图像中背景纹理的相似性以及缺陷纹理、类型的多样性使得传统的特征描述算子很难有效地表示图像。此外,图像集中缺陷区域与非缺陷区域不平衡的样本比例、工业应用中实时检测的要求等都使得轮胎缺陷检测是一项挑战性的任务。为了解决轮胎缺陷检测中面临的诸多挑战,本文结合深度卷积网络,提出了两种检测模型,分别是基于全卷积神经网络的轮胎缺陷检测模型（FCN-Tire）和基于多尺度感知网络的轮胎缺陷检测模型（MDDN）。（1）借助神经网络强大的自学习和表示能力,采用VGG网络作为基础架构的FCN-Tire模型能够保留特征的空间信息。图像的特征首先由五组堆叠的卷积和池化层提取。随着层数的加深,网络获取的特征逐步抽象,最抽象的语义特征被挖掘并被保留在最深层卷积得到的特征图中。其次,通过上采样相应的倍数,不同深度层级的特征图被扩大到与输入图像相同的尺寸。最后,融合这些多层级的特征图并通过softmax层导出逐像素的类别预测,得到最终的检测结果。与基于人工设计特征提取算子的传统方法相比,FCN-Tire拥有自动学习轮胎特征表示,实现稠密预测和像素级分割的能力。实验结果显示,FCN-Tire能够得到优于多数传统方法的检测结果,同时证明了应用深度卷积网络解决轮胎缺陷检测任务的可行性。（2）尽管FCN-Tire得到了较好的检测结果,但是大量实验表明FCN-Tire对缺陷细节和小尺度缺陷并不敏感。主要原因是某些缺陷区域被池化层作为背景丢弃。因此MDDN在保留FCN-Tire提取深层抽象语义能力的基础上构建语义感知网络。同时引入了一个纹理感知网络以补充在提取语义时丢失的细节信息,该网络仅由四个卷积层组成。由于未使用池化层,图像的细节特征得以被完整的保留。最后,利用集成学习结构拼接并融合多尺度特征完成缺陷的精细化检测。消融实验的结果显示,与FCNTire相比,MDDN能够在不显著增加计算复杂度的情况下提高4%的检测精度。总的来说,本文在详细分析轮胎图像属性的基础上,探究了应用深度卷积网络检测轮胎缺陷的可行性。通过构建两个检测模型着重解决了网络中纹理不敏感、数据不均衡等关键问题。实验证明,本文提出的方法能够获得比多数现有轮胎缺陷检测算法更精确的结果。

关键词：深度学习集成学习卷积网络特征表示缺陷检测轮胎图像

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基于空域与频域结合的轮胎缺陷检测

基于空域与频域结合的轮胎缺陷检测

作者：郑筱智山东财经大学

学位级别：硕士

近几年来,随着人们生活水平的普遍提高,家用汽车已经成为众多家庭的主要出行工具。伴随着生活品质的上升,人们的安全意识也普遍提高,在家用汽车的选择上偏向于质量更好,安全性更高的产品。在企业竞争日趋激烈的形势下,提高产品质量是增... 详细信息

近几年来,随着人们生活水平的普遍提高,家用汽车已经成为众多家庭的主要出行工具。伴随着生活品质的上升,人们的安全意识也普遍提高,在家用汽车的选择上偏向于质量更好,安全性更高的产品。在企业竞争日趋激烈的形势下,提高产品质量是增加企业核心竞争力的关键。轮胎作为汽车主要零部件之一,对汽车的整体安全性能起着至关重要的作用,由于轮胎生产工艺的限制,轮胎在生产过程中会产生各种各样的缺陷,从而直接影响到轮胎的整体质量。这些产品质量问题,将直接影响到消费者的用户体验,甚至可能威胁到用户的生命安全。因此,轮胎在出厂前需要进行严格的质量检测工作。利用自动化检测技术将是国内轮胎缺陷检测未来的主要发展趋势,而现有的自动化缺陷检测算法,大多停留在理论阶段,实际应用中存在时间复杂度高,检测准确率不达标,算法鲁棒性低等问题,无法满足轮胎企业的实际需求。本文根据轮胎X射线图像的实际特点,对轮胎缺陷问题进行深入的分析,提出了一套结合图像时域与频域处理的快速缺陷检测方法。首先提出了基于轮胎X射线图像特征的纵向动态阈值二值化分割方法,将图像分割为各自具有相似特征的几部分。然后针对轮胎X射线空域图像的正常纹理以横纵向居多、缺陷纹理复杂的特点,提出了一种基于不同尺度下灰度共生矩阵熵值变化的缺陷度计算方法。最后,在上述处理的基础上,进一步提出了基于轮胎图像频域缺陷度标记的检测算法。利用频域变换将轮胎图像转换到频域中进行缺陷标记,再利用反离散余弦变换得到缺陷部位信息加强的轮胎缺陷检测图像。本文的主要创新点在于,实验数据全部来自于玲珑轮胎厂轮胎生产流水线,所采用的轮胎缺陷处理检测图像库中的缺陷种类全面,缺陷类型具有代表性意义。相对于很多在实验室环境下产生的算法,本文算法具有很强的实用价值。方法结合了表面缺陷检测领域中基于空域和频域算法各自的优点,经过针对性的改进,将轮胎图像分割成几个具有各自特征的部分分开处理,同时基于灰度共生矩阵熵在不同尺度下所呈现出的差异值进行计算,得到待测图像各个区域的缺陷度,在此基础上利用检测速度极快的频域缺陷标记算法对缺陷部位进行频域标记,将轮胎图像的空域处理与频域检测相结合,极大提高了检测效率和准确度。本文算法已经在轮胎企业的缺陷检测生产线中得到了应用,大量轮胎X光图像的实地检测数据表明:本文算法在时间效率和对轮胎缺陷的检测准确性方面,相较于其它算法具有明显优势。具有检测准确度高,检测速度快的特点,完全可以满足企业实际生产应用的需求。

关键词：图像处理轮胎图像缺陷检测离散余弦变换灰度共生矩阵

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浅谈汽车轮胎匹配视觉防错检测应用

汽车工艺与材料 2022年第9期 68-72页

作者：徐跃宏奇瑞汽车股份有限公司芜湖241009

在汽车装配过程中,受到“不同的组合差异、外观辨识度低”影响,采用人工核对、识别轮胎信息,易造成轮胎错装及质量问题溢出。介绍了机器视觉系统及其组成部分,机器视觉系统的工作过程及视觉识别方法,针对不同类型的轮胎图像进行轮廓提... 详细信息

在汽车装配过程中,受到“不同的组合差异、外观辨识度低”影响,采用人工核对、识别轮胎信息,易造成轮胎错装及质量问题溢出。介绍了机器视觉系统及其组成部分,机器视觉系统的工作过程及视觉识别方法,针对不同类型的轮胎图像进行轮廓提取、比对,从而实现对不同类型轮胎的自动检测。采用视觉检测可以有效提高生产效率及自动化程度,且视觉检测容易实现信息采集,便于后续数据检测分析。结合实际应用介绍了汽车轮胎装配工位完成后对轮胎总成匹配信息视觉防错检测应用。

关键词：视觉防错检测轮胎图像信息采集