摘 要:針對(duì)當(dāng)前汽車(chē)座椅皮革表面質(zhì)量檢測(cè)易受光照和皮革顏色影響等問(wèn)題,筆者提出使用基于紅外熱像技術(shù)的汽車(chē)座椅皮革質(zhì)量檢測(cè)方法。本文以汽車(chē)座椅皮革為研究對(duì)象,在加熱的功率、時(shí)間、角度和距離等因素下,以試件表面溫度差異為目標(biāo)設(shè)計(jì)均勻?qū)嶒?yàn),以回歸分析確定最優(yōu)的實(shí)驗(yàn)參數(shù),并進(jìn)行迭代閾值分割處理,檢測(cè)結(jié)果表明細(xì)節(jié)特征清晰。
關(guān)鍵詞:紅外熱像;均勻設(shè)計(jì);質(zhì)量檢測(cè)
傳統(tǒng)的汽車(chē)座椅皮革表面質(zhì)量檢測(cè)主要是靠人工完成的,朱凌云等[1]提出了一種基于視覺(jué)顯著模型的檢測(cè)方法;李健等[2]提出了采用改進(jìn)決策樹(shù)結(jié)合前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇最優(yōu)的分類(lèi)屬性的方法,大大縮短了檢測(cè)時(shí)間;賀福強(qiáng)等[3]采用小波重構(gòu)的方法對(duì)皮革表面進(jìn)行了缺陷檢測(cè);辛登科等[4]提出了一種可以比較準(zhǔn)確地檢測(cè)出皮革表面缺陷信息的算法。Patricio V等[5]提出了一種濕藍(lán)皮革缺陷分類(lèi)的自動(dòng)檢測(cè)方法。
本文提出一種基于紅外熱像技術(shù)的汽車(chē)座椅皮革質(zhì)量檢測(cè)方法,用迭代閾值分割算法處理紅外熱成像,實(shí)現(xiàn)汽車(chē)座椅皮革的質(zhì)量檢測(cè)。
1 實(shí)驗(yàn)分析
1.1 均勻?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)
試件為汽車(chē)座椅皮革,實(shí)驗(yàn)中所用的紅外熱像儀采用專(zhuān)業(yè)型檢測(cè)用紅外熱像Testo890-2。汽車(chē)座椅皮革表面溫度差的各影響因素及水平見(jiàn)表1。
表1 溫度差問(wèn)題中的因素及水平
本文用均勻設(shè)計(jì)表進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果如表2所示。
1.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
1.2.1 回歸模型的建立。對(duì)表2的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)用以下模型進(jìn)行回歸分析:
表2 均勻?qū)嶒?yàn)結(jié)果
在(1)式中,
為回歸系數(shù),分別為加熱功率、時(shí)間、距離以及角度。
根據(jù)均勻?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,利用均勻設(shè)計(jì)軟件進(jìn)行回歸計(jì)算,得到的回歸方程如下所示:
為確認(rèn)所選的模型是否合適,需進(jìn)行回歸診斷。進(jìn)行回歸診斷的主要工具是殘差,回歸模型的具體計(jì)算結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3。
表3 回歸模型的計(jì)算結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果
圖1所示的實(shí)驗(yàn)值與回歸值之間的關(guān)系曲線,直觀體現(xiàn)了本文建立的回歸方程的合理性。
圖1 回歸值與實(shí)驗(yàn)值比較
1.2.2 最優(yōu)因素水平的確定。根據(jù)回歸方程的極值點(diǎn),最優(yōu)因素水平組合即加熱功率、時(shí)間、角度、距離分別為0.85kW、14s、45°、0.02m,得到的最終實(shí)驗(yàn)圖像如圖2所示。
圖2 優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)圖像
2 基于紅外熱像技術(shù)的迭代閾值分割
利用迭代閾值分割算法對(duì)汽車(chē)座椅皮革原始光學(xué)圖像和熱像進(jìn)行圖像分割,如圖3和圖4所示。
圖3 原始光學(xué)圖像分割結(jié)果
圖4 紅外熱成像分割結(jié)果
由圖3和圖4可以看出,迭代閾值法在處理汽車(chē)座椅皮革的紅外熱成像時(shí),將缺陷從背景中分離出來(lái),驗(yàn)證了算法的有效性。
3 結(jié)論
本文針對(duì)汽車(chē)座椅皮革質(zhì)量檢測(cè)易受光照和工人主觀性的影響,提出了一種基于紅外熱像技術(shù)的汽車(chē)座椅皮革質(zhì)量檢測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,分割后的圖像邊界形狀準(zhǔn)確,細(xì)節(jié)特征清晰。
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