【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机图像处理领域，具体涉及一种用于汽车尾气装置的缺陷检测方法。
技术介绍
1、随着汽车工业的快速发展，汽车尾气排放对环境的影响日益受到关注。汽车尾气装置作为控制尾气排放的关键部件，其质量和性能直接关系到尾气排放的达标情况。然而，在汽车尾气装置的生产过程中，由于各种原因可能会产生缺陷，如划痕、凹陷、凸起等，这些缺陷不仅会影响尾气装置的外观，还可能会影响其性能和使用寿命。目前，对于汽车尾气装置缺陷的检测方法主要包括人工检测和传统的机器视觉检测。人工检测效率低下，且检测结果容易受到检测人员的主观因素影响。现有的机器视觉检测方法虽然在一定程度上提高了检测效率和准确性，但对于复杂的缺陷，如划痕和凹陷的检测效果仍然不理想。此外，现有的检测方法往往只能检测单一类型的缺陷，无法同时检测多种类型的缺陷，如划痕、凹陷、凸起以及热相关缺陷等。而且，对于汽车尾气装置缺陷的检测，缺乏一种能够根据实际情况动态调整检测标准的方法，以适应不同生产环境和产品要求。因此，需要一种新的、高效、准确且能够同时检测多种类型缺陷并可动态调整检测标准的汽车尾气装置缺陷检测方法。
技术实现思路
1、本专利技术针对上述的汽车尾气装置检测所存在的技术问题，提出一种采用机器视觉图像处理的用于汽车尾气装置的缺陷检测方法。
2、为了达到上述目的，本专利技术采用的技术方案为，包括以下步骤：
3、s1、首先采用图像采集设备对汽车尾气装置进行多角度图像采集，获得多幅待检测图像；
4、s2、其次
5、s3、然后运用基于多模态融合的特征提取方法提取待检测图像中的特征信息，所述特征信息包括划痕、凹陷凸起检测以及热相关特征；
6、s4、最后构建动态标准特征模型，运用智能对比算法将提取的特征信息与预设的无缺陷标准特征进行比对，判断汽车尾气装置是否存在缺陷；若存在缺陷，则输出缺陷位置。
7、作为优选，所述步骤s1在图像采集阶段的具体操作为：
8、s11、首先选用高分辨率工业相机作为图像采集设备，根据汽车尾气装置的形状和尺寸，确定相机的安装位置和角度，确保能够对汽车尾气装置进行多角度、全方位的图像采集，安装位置的依据为，其中d为相机与汽车尾气装置中心的距离，l为汽车尾气装置的长度，w为宽度，h为高度；
9、s12、其次需要设置合适的光照条件，光照强度根据汽车尾气装置的材质和特性进行调整，确保图像中的缺陷特征能够清晰显现，光照强度i与汽车尾气装置反射率r之间满足关系，其中为调整系数；
10、s13、最后需要控制相机的拍摄参数，包括曝光时间、焦距，以获得高质量的待检测图像，曝光时间t根据环境光照强度e和相机感光度s确定，满足公式，其中为经验系数，焦距f根据汽车尾气装置的尺寸和拍摄距离确定，使得汽车尾气装置在图像中能够清晰呈现，同时避免图像失真。
11、作为优选，所述步骤s2中基于量子启发的图像增强方法的具体实现过程为：
12、s21、首先将汽车尾气装置图像的每个像素点的灰度值转换为量子态振幅，公式为，其中表示像素点的坐标，灰度值的范围为0到255，为调整参数，用于引入额外的变化和波动从而增加量子态的多样性；
13、s22、其次计算像素点与其邻域像素点的灰度差异，公式为，其中表示像素点的邻域，表示像素点和之间的距离，为调整参数控制距离对灰度差异的影响权重；
14、s23、接着根据灰度差异调整量子态振幅，公式为，其中是对比度增强程度参数，为调整参数，是图像所有像素点量子态振幅的平均值；
15、s24、然后进行自适应量子颜色调整，计算像素点的颜色在整个图像颜色空间中的分布概率，通过统计图像中不同颜色通道的直方图，并根据像素点的颜色值在直方图中的位置计算概率，调整量子态振幅，其中是颜色调整程度参数，是一个根据像素点的空间位置和颜色特征动态调整的权重因子；
16、s25、另外进行多尺度量子纹理增强，使用多尺度小波变换提取图像的纹理信息，在不同尺度上分析纹理的细节和结构，调整量子态振幅，其中是纹理增强程度参数，是一个根据纹理的尺度和方向动态调整的权重因子；
17、s26、最后将经过量子演化后的量子态振幅转换回传统的图像表示形式，即得到增强后的图像。
18、作为优选，所述步骤s3中采用基于多模态融合的特征提取方法提取待检测图像中的特征信息的具体实现是：
19、s31、首先提取划痕、凹陷和凸起特征，具体实现是采用图像与深度信息融合方式提取特征方法在图像中表现为颜色纹理的变话，特征为，同时在深度信息中可能呈现出深度变化，特征为，则综合特征为，其中为权重系数，其通过机器学习对不同权重组合下的结果进行评估，选择最优的权重组合；
20、s32、接着提取热相关特征，对于热相关特征采用红外线辅助研究，在红外图像中表现为温度分布的变化，热特征在红外图像中的特征为，热特征在可见光图像中的特征为，则综合特征为，其中为权重系数；
21、s33、最后将图像与深度信息融合得到的划痕、凹陷、凸起特征以及图像与红外信息融合得到的热相关特征进行进一步融合，得到最终的综合特征，其中为权重系数。
22、作为优选，所述步骤s4中构建动态标准特征模型，运用智能对比算法将提取的特征信息与预设的无缺陷标准特征进行比对，判断汽车尾气装置是否存在缺陷的实现步骤是：
23、s41、首先采集多个无缺陷的汽车尾气装置的图像和深度信息，以及对应的红外图像，构建初始的无缺陷标准特征集合；
24、s42、接着进行动态更新机制，不断将新检测到的无缺陷样本的特征加入到标准特征集合中，定期对标准特征集合进行优化和更新，，其中是新检测到的无缺陷样本特征，是被判定为过时和不准确的特征；
25、s43、最后对于提取的待检测汽车尾气装置的特征分别从划痕、凹陷凸起和热相关特征与标准特征集合中的特征通过平均绝对误差进行相似度计算，并将多个维度的相似度进行综合，得到一个总体的相似度指标，公式为，总体相似度低于阈值0.75，则判断汽车尾气装置存在缺陷；对于存在缺陷的汽车尾气装置，通过分析提取的特征中的位置信息来确定缺陷的具体位置。
26、与现有技术相比，本专利技术的优点和积极效果在于，采用量子启发图像增强提高图像质量，多模态融合特征提取更全面准确，动态标准特征模型及智能比对算法能精准检测多种缺陷，且效率高，可适应不同情况，保障尾气装置质量。
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1.一种用于汽车尾气装置的缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于汽车尾气装置的缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S1在图像采集阶段的具体操作为：
3.根据权利要求1所述的一种用于汽车尾气装置的缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S2中基于量子启发的图像增强方法的具体实现过程为：
4.根据权利要求1所述的一种用于汽车尾气装置的缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S3中采用基于多模态融合的特征提取方法提取待检测图像中的特征信息的具体实现是：
5.根据权利要求1所述的一种用于汽车尾气装置的缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S4中构建动态标准特征模型，运用智能对比算法将提取的特征信息与预设的无缺陷标准特征进行比对，判断汽车尾气装置是否存在缺陷的实现步骤是：
【技术特征摘要】
1.一种用于汽车尾气装置的缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于汽车尾气装置的缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤s1在图像采集阶段的具体操作为：
3.根据权利要求1所述的一种用于汽车尾气装置的缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤s2中基于量子启发的图像增强方法的具体实现过程为：
4.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：范宪涛，李新山，王忠，杨培兴，张登强，张善举，梁亮亮，朱振鲁，张在国，杨培平，刘德法，刘伟，李正，张莹莹，
申请(专利权)人：山东宇洋汽车尾气净化装置有限公司，
类型：发明
国别省市：
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